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數(shù)控機(jī)床智能化技術(shù)

2018-7-6 來源：-- 作者：--

摘要：本文從傳感器出發(fā)，將數(shù)控機(jī)床的智能技術(shù)按層次劃分為智能傳感器、智能功能、智能部件、智能系統(tǒng)等部分，對(duì)智能技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)，指出不足，揭示了發(fā)展方向，并對(duì)未來進(jìn)行了展望。

　　智能機(jī)床最早出現(xiàn)在賴特（P·K·Wright）與伯恩（D·A·Bourne）1998年出版的智能制造研究領(lǐng)域的首本專著《智能制造》（Manufacturing Intelligence）中[1]。由于對(duì)先進(jìn)制造業(yè)具有重要作用，智能技術(shù)引起各個(gè)國(guó)家的重視。美國(guó)推出了智能加工平臺(tái)計(jì)劃（SMPI）；歐洲實(shí)施 “Next Generation Production System”研究；德國(guó)推出了“Industry 4.0”計(jì)劃；中國(guó)中長(zhǎng)期科技發(fā)展對(duì)“數(shù)字化智能化制造技術(shù)”提出了迫切需求，并制定了相應(yīng)的“十二五”發(fā)展規(guī)劃；在2006年美國(guó)芝加哥國(guó)際制造技術(shù)展覽會(huì)（IMTS2006）上，日本Mazak公司推出的首次命名為“Intelligent Machine”的智能機(jī)床和日本Okuma公司推出的命名為“thinc”的智能數(shù)控系統(tǒng)，開啟了數(shù)控機(jī)床智能化時(shí)代。

　　本文從傳感器出發(fā)，將數(shù)控機(jī)床的智能技術(shù)按層次劃分為智能傳感器、智能功能、智能部件、智能系統(tǒng)等部分，對(duì)智能技術(shù)進(jìn)行了總結(jié)，指出不足，揭示了發(fā)展方向，并對(duì)未來進(jìn)行了展望。

　　智能傳感器

　　由機(jī)床、刀具、工件組成的數(shù)控機(jī)床制造系統(tǒng)在加工過程中，隨著材料的切除，伴隨著多種復(fù)雜的物理現(xiàn)象，隱含著豐富的信息[3]。在這種動(dòng)態(tài)、非線性、時(shí)變、非確定性環(huán)境中，數(shù)控機(jī)床自身的感知技術(shù)是實(shí)現(xiàn)智能化的基本條件。

　　數(shù)控機(jī)床要實(shí)現(xiàn)智能，需要各種傳感器收集外部環(huán)境和內(nèi)部狀態(tài)信息，近似人類五官感知環(huán)境變化的功能，如表1所示。對(duì)人來講，眼睛是五官中最重要的感覺器官，能獲得90％以上的環(huán)境信息，但視覺傳感器在數(shù)控機(jī)床中的應(yīng)用還比較少。隨著自動(dòng)化和智能化水平的提高，視覺功能在數(shù)控機(jī)床中將發(fā)揮越來越重要的作用。

表1 數(shù)控機(jī)床可用傳感器

　　隨著MEMS（微機(jī)電系統(tǒng)）技術(shù)、嵌入技術(shù)、智能材料與結(jié)構(gòu)等技術(shù)的發(fā)展，傳感器趨向小型化。MEMS微傳感器、薄膜傳感器以及光纖傳感器等微型傳感器的成熟應(yīng)用，為傳感器嵌入數(shù)控機(jī)床奠定了基礎(chǔ)。

　　由于制造過程中存在不可預(yù)測(cè)或不能預(yù)料的復(fù)雜現(xiàn)象和奇怪問題，以及所監(jiān)測(cè)到的信息存在時(shí)效性、精確性、完整性等問題，因此，要求傳感器具有分析、推理、學(xué)習(xí)等智能，這要求傳感器要有高性能智能處理器來充當(dāng)“大腦”。美國(guó)高通公司正在研制能夠模擬人腦工作的人工智能系統(tǒng)微處理器。將來可通過半導(dǎo)體集成技術(shù)，將高性能人工智能系統(tǒng)微處理器與傳感器、信號(hào)處理電路、I/O接口等集成在同一芯片上，形成大規(guī)模集成電路式智能傳感器，不但具有檢測(cè)、識(shí)別、記憶、分析等功能，而且具有自學(xué)習(xí)甚至思維能力[4]。相信隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號(hào)處理技術(shù)、MEMS技術(shù)、高新材料技術(shù)、無線通信技術(shù)等不斷進(jìn)步，智能傳感器將會(huì)在數(shù)控機(jī)床智能感知方面帶來全新變革。

　　智能功能

　　數(shù)控機(jī)床向高速、高效、高精化發(fā)展，要求數(shù)控機(jī)床具有熱補(bǔ)償、振動(dòng)監(jiān)測(cè)、磨損監(jiān)測(cè)、狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷等智能功能。融合幾個(gè)或幾種智能傳感器，采用人工智能方法，通過識(shí)別、分析、判斷及推理，實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床的智能功能，為智能部件的實(shí)現(xiàn)打下基礎(chǔ)。

　　數(shù)控機(jī)床的誤差包括幾何誤差、熱（變形）誤差、力（變形）誤差、裝配誤差等。研究表明，幾何誤差、熱誤差占到機(jī)床總誤差的50%以上，是影響機(jī)床加工精度的關(guān)鍵因素，如圖1所示[5]。其中，幾何誤差是制造、裝配過程中造成的與機(jī)床結(jié)構(gòu)本身有關(guān)的誤差，隨時(shí)間變化不大，屬于靜態(tài)誤差，誤差預(yù)測(cè)模型相對(duì)簡(jiǎn)單，可以通過系統(tǒng)的補(bǔ)償功能得到有效控制，而熱誤差隨時(shí)間變化很大，屬于動(dòng)態(tài)誤差，誤差預(yù)測(cè)模型復(fù)雜，是國(guó)際研究的難點(diǎn)和熱點(diǎn)。

圖2 數(shù)控機(jī)床加工誤差來源（百分比）

　　數(shù)控機(jī)床在加工過程中的熱源包括軸承、滾珠絲杠、電機(jī)、齒輪箱、導(dǎo)軌、刀具等。這些部件的升溫會(huì)引起主軸延伸、坐標(biāo)變化、刀具伸長(zhǎng)等變化，造成機(jī)床誤差增大。由于溫度敏感點(diǎn)多、分布廣，溫度測(cè)試點(diǎn)位置優(yōu)化設(shè)計(jì)很重要，主要方法有遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊聚類、粗糙集、信息論、灰色系統(tǒng)等[6]。在確定了溫度測(cè)點(diǎn)的基礎(chǔ)上，常用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、模糊邏輯、灰色系統(tǒng)、支持向量機(jī)等來進(jìn)行誤差預(yù)測(cè)與補(bǔ)償。

　　在航空航天領(lǐng)域，隨著鈦合金、鎳合金、高強(qiáng)度鋼等難加工材料的廣泛應(yīng)用，以及高速切削條件下，切削量的不斷增大，刀具、工件間很容易發(fā)生振動(dòng)，嚴(yán)重影響工件的加工精度和表面質(zhì)量。由于切削力是切削過程的原始特征信號(hào)，最能反映加工過程的動(dòng)態(tài)特性，因此可以借助切削力監(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)。借助測(cè)力儀、力傳感器、進(jìn)給電機(jī)的電流等，利用粒子群算法、模糊理論、遺傳算法、灰色理論等對(duì)切削力進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)[8]。考慮到引起機(jī)床振動(dòng)的原因主要有主軸、絲杠、軸承等部件，也可以采集這些部件的振動(dòng)、切削力、聲發(fā)射等信號(hào)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、支持向量機(jī)等智能方法直接進(jìn)行振動(dòng)監(jiān)測(cè)。

　　刀具安裝在主軸前端，與加工工件接觸，直接切削工件表面，對(duì)加工質(zhì)量的影響是最直接和關(guān)鍵的。刀具磨損、破損等異常現(xiàn)象影響加工精度和工作安全。鑒于直接測(cè)量法需要離線檢測(cè)的缺陷，常采集電流、切削力、振動(dòng)、功率、溫度等一種或多種間接信號(hào)，采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等智能算法對(duì)刀具磨損狀態(tài)進(jìn)行智能監(jiān)測(cè)。

　　隨著自動(dòng)化程度的提高，數(shù)控機(jī)床集成越來越多的功能，復(fù)雜程度不斷提高。為了高效運(yùn)行，對(duì)數(shù)控機(jī)床的內(nèi)部狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)與性能評(píng)價(jià)、對(duì)故障進(jìn)行預(yù)警與診斷十分必要。由于故障模式再現(xiàn)性不強(qiáng)，樣本采集困難，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等要求樣本多的智能方法不適合這種場(chǎng)合。狀態(tài)監(jiān)測(cè)與故障診斷常采用SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊邏輯、支持向量機(jī)、專家系統(tǒng)和多Agent等智能方法。

　　研究人員不斷探索和研究智能功能的新方法或多種方法的混合，但大部分集中在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下，缺少實(shí)時(shí)性高、在線功能強(qiáng)的方法，尚需深入發(fā)展簡(jiǎn)潔、快速、適應(yīng)性強(qiáng)的智能方法。

　　智能部件

　　數(shù)控機(jī)床機(jī)械部分主要包括支撐結(jié)構(gòu)件、主傳動(dòng)件、進(jìn)給傳動(dòng)件、刀具等部分，涉及到床身、立柱、主軸、刀具、絲杠與導(dǎo)軌以及旋轉(zhuǎn)軸等部件。這些部件可以集成智能傳感器的一種或幾種智能功能構(gòu)成數(shù)控機(jī)床智能部件，如圖2所示。

圖3 數(shù)控機(jī)床智能部件

　　主軸是主傳動(dòng)部件，作為核心部件，直接關(guān)系到工件加工精度。由于主軸轉(zhuǎn)速較高，特別是電主軸，發(fā)熱、磨損、振動(dòng)對(duì)加工質(zhì)量影響很大，因此，越來越多的智能傳感器被集成到主軸中，實(shí)現(xiàn)對(duì)工作狀態(tài)的監(jiān)控、預(yù)警以及補(bǔ)償?shù)裙δ堋Ｈ毡旧狡轳R扎克研制的“智能主軸”，裝有溫度、振動(dòng)、位移及距離等多種傳感器，不但具有溫度、振動(dòng)、夾具壽命監(jiān)控和防護(hù)功能，而且能夠根據(jù)溫度、振動(dòng)狀態(tài)，智能協(xié)調(diào)加工參數(shù)[13]。瑞士Step-Tec、IBAG等制造的電主軸，裝有溫度、加速度、軸向位移等多種傳感器[14]，如圖3所示，能夠進(jìn)行熱補(bǔ)償、振動(dòng)監(jiān)測(cè)等。

圖4 瑞士斯特普電主軸傳感器分布

　　絲杠、導(dǎo)軌是數(shù)控機(jī)床坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)和定位的關(guān)鍵部件，其性能直接影響坐標(biāo)運(yùn)動(dòng)精度和動(dòng)態(tài)特性，對(duì)工件加工質(zhì)量影響很大，因此監(jiān)測(cè)絲杠副、導(dǎo)軌副在加工中的性能變化及壽命預(yù)測(cè)對(duì)數(shù)控機(jī)床的智能化具有重要作用。通過電機(jī)驅(qū)動(dòng)電流信號(hào)、功率、切削力、聲音等傳感器信號(hào)，結(jié)合進(jìn)給速度、切削深度、絲杠轉(zhuǎn)速等工藝參數(shù)，可對(duì)絲杠、導(dǎo)軌的磨損情況進(jìn)行監(jiān)控，對(duì)剩余壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，及時(shí)報(bào)警，預(yù)防重大生產(chǎn)事故。

　　軸承是數(shù)控機(jī)床旋轉(zhuǎn)軸的關(guān)鍵部件，起著支撐載荷、減小摩擦系數(shù)的作用，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響機(jī)床的運(yùn)轉(zhuǎn)精度和可靠性。軸承在高轉(zhuǎn)速下摩擦劇烈，發(fā)熱量大，是最易損壞的部件，因此監(jiān)測(cè)軸承運(yùn)行狀態(tài)，可避免因軸承問題而導(dǎo)致設(shè)備異常或損壞。瑞典SKF公司生產(chǎn)外掛式智能軸承如圖4所示[15]，利用應(yīng)用環(huán)境自供電，對(duì)轉(zhuǎn)速、溫度、速度、振動(dòng)以及載荷等關(guān)鍵參數(shù)進(jìn)行測(cè)量，并利用無線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送自身狀態(tài)信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)軸承狀態(tài)監(jiān)測(cè)。

圖5 瑞典SKF公司外掛式智能軸承

　　刀具直接與工件接觸，切削工件表面發(fā)熱量大，容易產(chǎn)生振動(dòng)，對(duì)表面質(zhì)量的影響很大，因此刀具中融合越來越多的傳感器，實(shí)現(xiàn)對(duì)刀具的磨損監(jiān)控、振動(dòng)監(jiān)測(cè)、斷裂報(bào)警等功能。克里斯托弗、羅伯特等發(fā)明的智能刀具夾具如圖5所示，集成有力/扭矩、溫度、處理器、無線收發(fā)器等芯片，能夠估計(jì)和預(yù)測(cè)顫動(dòng)頻率、建議穩(wěn)定的主軸速度、磨損監(jiān)視以及建議進(jìn)給速率等[16]。瑞士ACTICUT公司的生產(chǎn)的智能刀具內(nèi)部由機(jī)構(gòu)、傳感器和驅(qū)動(dòng)器構(gòu)成,用于精密數(shù)控車削,可對(duì)磨損、速度、溫度等進(jìn)行監(jiān)控[17]。

圖6 智能刀具夾具

　　智能系統(tǒng)

　　數(shù)控機(jī)床一般由數(shù)控系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)、輔助系統(tǒng)以及機(jī)床本體組成，如圖6所示。隨著人工智能技術(shù)的不斷成熟，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊理論以及專家系統(tǒng)等方法逐漸應(yīng)用到數(shù)控系統(tǒng)、驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)以及輔助系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)工藝參數(shù)優(yōu)化專家系統(tǒng)、自適應(yīng)控制、加工過程監(jiān)控、智能診斷等功能。

圖7 數(shù)控機(jī)床組成

　　航空制造領(lǐng)域需要加工的部件含有很多孔、溝、槽、腔等特征，加工工藝復(fù)雜，因此在數(shù)控機(jī)床中嵌入工藝參數(shù)優(yōu)化專家系統(tǒng)成為必然。專家系統(tǒng)利用人工智能技術(shù)將某領(lǐng)域內(nèi)一個(gè)或多個(gè)專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)固化到程序中，模擬人類專家的決策過程，進(jìn)行推理和判斷，以便解決加工中的復(fù)雜問題。瑞士米克朗公司匯集了幾十年銑削經(jīng)驗(yàn)的結(jié)晶，開發(fā)了操作者支持模塊OSS（Operator Support System）,能夠根據(jù)加工要求調(diào)整相關(guān)的工藝參數(shù)，優(yōu)化加工程序，獲得更理想的加工結(jié)果。

　　隨著數(shù)控系統(tǒng)的發(fā)展，主流數(shù)控系統(tǒng)廠家在產(chǎn)品中嵌入了自適應(yīng)控制、加工過程監(jiān)控、智能診斷等實(shí)用功能。西門子數(shù)控系統(tǒng)具有電機(jī)參數(shù)自適應(yīng)運(yùn)算、自動(dòng)識(shí)別負(fù)載、刀具壽命監(jiān)控、安全集成等功能，與以色列的OMATIVE優(yōu)銑控制器OMAT-PRO相結(jié)合，可對(duì)主軸功率進(jìn)行約束，通過學(xué)習(xí)和再學(xué)習(xí)掌握主軸功率的最佳狀態(tài)，然后在加工過程中，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)主軸功率的變化，及時(shí)調(diào)整進(jìn)給率[19]。奧地利WFL的Crash Guard防撞衛(wèi)士系統(tǒng)，利用CNC系統(tǒng)的高速處理能力，實(shí)時(shí)監(jiān)控機(jī)床的運(yùn)動(dòng)，確保機(jī)床在手動(dòng)、自動(dòng)等各種運(yùn)動(dòng)模式下均正常工作，降低運(yùn)行過程機(jī)床突發(fā)事故的產(chǎn)生，提高機(jī)床工作的安全性和可靠性[3]。GE Fanuc公司的Proficy軟件監(jiān)控和分析機(jī)床設(shè)備復(fù)雜的基本數(shù)據(jù)，對(duì)機(jī)床的工作狀態(tài)、健康狀況進(jìn)行遠(yuǎn)程診斷。德國(guó)ARTIS監(jiān)控系統(tǒng)是對(duì)工作狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控的系統(tǒng)，通過學(xué)習(xí)，獲取監(jiān)控信號(hào)的特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)加工過程中的斷刀、刀具磨損、碰撞等異常行為的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

　　展望

　　智能化是數(shù)控機(jī)床發(fā)展的高級(jí)階段，能夠?qū)崿F(xiàn)高度自動(dòng)化，進(jìn)一步解放人類的腦力智能。隨著技術(shù)水平的發(fā)展和需求的提高，數(shù)控機(jī)床出現(xiàn)越來越多智能功能、智能部件以及智能系統(tǒng)。盡管其智能水平還處于發(fā)展階段，但隨著人工智能技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)、傳感器微型化與智能化以及微處理器技術(shù)等發(fā)展，實(shí)現(xiàn)真正意義上的 “自學(xué)習(xí)、自進(jìn)化”的具有人類智能水平的數(shù)控機(jī)床將不再是“夢(mèng)”。

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