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數控機床智能化技術

2018-7-6 來源：-- 作者：--

摘要（yào）：本文從傳感器出（chū）發，將（jiāng）數控機床的智能技術按（àn）層次（cì）劃分為智能傳感器、智能功能、智能部件、智能係統等部分，對智能（néng）技術進行了總結，指出不（bú）足，揭示了發展方（fāng）向，並對未（wèi）來進行了展望。

　　智能機床最早出現在賴（lài）特（P·K·Wright）與伯恩（D·A·Bourne）1998年出版的智能製造研究領域的首本專著《智（zhì）能製造》（Manufacturing Intelligence）中[1]。由於對先進製造業具有重（chóng）要作用，智能技術引起各個國家（jiā）的重視。美國推（tuī）出了智（zhì）能加工平台計劃（SMPI）；歐（ōu）洲實施 “Next Generation Production System”研（yán）究；德國推出（chū）了“Industry 4.0”計劃；中國中長期（qī）科技（jì）發展對“數字化智能化製造技術”提出（chū）了迫切需求（qiú），並製定了相（xiàng）應的“十二五”發展規劃；在2006年美國芝加哥國際製造技（jì）術展覽會（IMTS2006）上，日（rì）本Mazak公司推出的首次命（mìng）名（míng）為“Intelligent Machine”的智能（néng）機床和（hé）日本Okuma公司推（tuī）出（chū）的命名為“thinc”的智（zhì）能數控係統，開啟了數控機床智能（néng）化時代（dài）。

　　本文從傳感器（qì）出發，將（jiāng）數控機床的智能（néng）技術按層次劃（huá）分為智能傳感器、智能功能、智能部（bù）件、智能係統等部分，對智能技術進行了總結，指出不足，揭示了發展方向，並（bìng）對未來進行了展望。

　　智能傳感器

　　由機床、刀具（jù）、工件組成的數控機床（chuáng）製造係統在加工過程中，隨著（zhe）材料（liào）的切除（chú），伴隨（suí）著多種複雜的物（wù）理現象，隱含著豐富的信息[3]。在這種動態、非線性、時變、非確（què）定性環境中，數（shù）控機床（chuáng）自身的感知技術是實現智能化的基本條件。

　　數控機床要實現（xiàn）智能，需要各種傳感（gǎn）器收集外部環境和內部狀態信息，近似人類五官感知環境變化的功能，如表1所示。對人來講，眼睛是（shì）五官中最重要的感覺器官，能獲得90％以上的環境信（xìn）息，但視（shì）覺（jiào）傳感器在數控機床中的應（yīng）用還比較少。隨著自動化和智能化水平的提（tí）高，視覺功能在數控（kòng）機床中將發（fā）揮越來越重要的作用。

表1 數控機床可用傳感器

　　隨著MEMS（微機電係統）技術（shù）、嵌入技術、智能材料與結構等技術的發展（zhǎn），傳感器趨向小型化。MEMS微傳感器、薄膜傳感器以及（jí）光纖傳感器等（děng）微型傳感器的成熟應用（yòng），為傳感器嵌入數控機（jī）床奠定了基礎。

　　由於（yú）製造過程中存在（zài）不可預測或不能（néng）預料的複雜現象和奇怪問（wèn）題，以及（jí）所監測（cè）到的信息存在（zài）時效性、精確性、完整性等問題，因此，要求傳感器具有分析、推（tuī）理、學習等智（zhì）能，這要求傳感器要有高性能智能處理器來充當“大腦”。美國高通公司正在研製能夠模擬人腦工作的人工智能係統微處理器。將來可通過半導體集成技術（shù），將高性能人工智能係統微處理器與傳感器、信號處理電路（lù）、I/O接口（kǒu）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（jù）有檢測、識別（bié）、記憶、分析等功能，而（ér）且具有自學習甚至思維能力[4]。相信隨著計算機技術、信（xìn）號處理（lǐ）技術、MEMS技術、高新材料技術、無線通信（xìn）技術等不斷進步，智能傳感器將會在數（shù）控機床智能感知方麵帶來全新變（biàn）革（gé）。

　　智（zhì）能功能

　　數控機床向高速（sù）、高效、高精化發展，要求數控機（jī）床（chuáng）具有熱補（bǔ）償、振動監測、磨損監測、狀態監（jiān）測與故障診斷等智能功能。融合幾個或（huò）幾種智能傳（chuán）感器，采用人（rén）工智能方法，通過識別、分析、判斷及推理，實現數控機床的智能功能，為智能部件的實現打下基礎。

　　數控機床的誤（wù）差包（bāo）括幾何誤差（chà）、熱（rè）（變形）誤差、力（變形）誤差、裝配誤（wù）差等。研究表明，幾何（hé）誤差、熱（rè）誤差占到機床總誤差（chà）的50%以上，是（shì）影響機床加工精度的關鍵因（yīn）素，如圖1所示[5]。其中，幾何誤（wù）差是製造、裝配過程中（zhōng）造成的與機床結構本身有關的誤（wù）差，隨時間變化不大（dà），屬於靜態（tài）誤（wù）差，誤差預測模（mó）型相對簡單，可以（yǐ）通過係統（tǒng）的補償功能得到（dào）有效控製，而熱誤差隨時間變化很大，屬於動態誤差，誤差預測模型複雜，是國（guó）際研究的難點和熱點。

圖2 數控機（jī）床加工誤差來源（yuán）（百分比）

　　數控機床在（zài）加工過程中的熱源包括軸承、滾珠絲杠、電機、齒輪箱、導軌、刀具等。這些部件的升溫會引（yǐn）起主軸延伸、坐標（biāo）變化、刀具伸長（zhǎng）等變化，造（zào）成機床誤差增大（dà）。由於（yú）溫度敏（mǐn）感點多、分（fèn）布廣，溫度測試點位置優化設計很重要（yào），主要方法有遺傳算法、神經網絡、模糊（hú）聚類、粗糙集、信息論、灰色係（xì）統（tǒng）等[6]。在確定了溫度測點的基礎上，常用神（shén）經網絡、遺傳算法、模糊邏（luó）輯、灰色係統、支持向（xiàng）量機等來進行誤差預測與補償。

　　在航空航天領域，隨（suí）著鈦合金、鎳合金、高（gāo）強度鋼等難加工材料的廣（guǎng）泛應用（yòng），以（yǐ）及高（gāo）速切削條（tiáo）件下，切削量（liàng）的不（bú）斷（duàn）增大，刀具（jù）、工件間（jiān）很容（róng）易發生振動，嚴重（chóng）影響工件的加工（gōng）精度和表麵質量。由於（yú）切削力是切削過程的原始特征信號，最能反映加工過程的動態特性，因此可以借助切削力監測與預報進行振動監測。借助測（cè）力儀、力傳感器、進（jìn）給（gěi）電機（jī）的（de）電（diàn）流等，利（lì）用粒子群算法（fǎ）、模糊理論、遺傳算法、灰色理論等對切削力進行建（jiàn）模和預測[8]。考慮到（dào）引起機床振動的原因主要（yào）有主軸、絲杠、軸承（chéng）等部件，也可以采集這些部件的振動、切削力、聲發射等信號，利用神經網絡、模糊邏輯、支持向量機等智能方法直接進行振動監測。

　　刀具安（ān）裝在主軸前端，與加工工件（jiàn）接觸，直接切削工件表麵，對加工質量的影響是最直接（jiē）和關鍵的。刀具磨損（sǔn）、破損等（děng）異常現象（xiàng）影響（xiǎng）加工精度和工作安全。鑒於直接測量法需要（yào）離線檢測的缺陷，常采集電流、切削力、振動、功率（lǜ）、溫度（dù）等一種或多種間接信號，采用RBF神經網絡、模糊（hú）神經網絡、小波神經網絡、支持向量機等智能算法（fǎ）對刀具磨損狀態進行智能監測。

　　隨著自動化程度的提高，數控機床集成越來越多的功能，複雜程度（dù）不斷提高。為了高效（xiào）運行，對數控（kòng）機床（chuáng）的內部狀態進行監測與性能評價、對故障進行預警與診斷十（shí）分必要。由於故障模式再現性不強，樣本采集（jí）困（kùn）難，因此BP神經網（wǎng）絡等要求樣本多的智能方法不適合這種場合。狀態監測與故（gù）障診斷（duàn）常采用SOM神經網絡（luò）、模糊邏輯、支持向量機、專家係統和多Agent等（děng）智能方法。

　　研究人（rén）員不斷探索和（hé）研究智能功能的新方法或多種方法的混合，但大部分集中在實驗室環境下，缺少實時性（xìng）高、在線功能強的方（fāng）法，尚需（xū）深入發展簡潔、快速、適應性強的智能方法。

　　智能部件

　　數控機床機械（xiè）部分（fèn）主要包（bāo）括支撐結構件、主傳動件、進（jìn）給傳動件、刀具等部分，涉及到床身、立柱、主軸、刀具、絲杠與導軌以及旋轉軸等部件。這些部件可以集（jí）成智能傳感器的一種（zhǒng）或幾種智（zhì）能功能構成數控機床智能部件（jiàn），如圖2所示。

圖3 數控機床智（zhì）能部件

　　主軸是主傳動部件（jiàn），作為（wéi）核心部（bù）件，直接關係到工件加（jiā）工精度。由於主軸轉速較高，特別是電主軸，發熱、磨損、振動對加工（gōng）質量影響很大，因此，越來越多的智能傳感器被集成到主軸中，實現對工作狀態的監控、預警以及補償等功能。日本山（shān）崎馬紮克研製的“智能主（zhǔ）軸”，裝有溫度（dù）、振動、位移及距離等多種（zhǒng）傳感（gǎn）器，不但具有（yǒu）溫度、振動、夾（jiá）具壽命（mìng）監（jiān）控和防護功能，而且能夠根據溫度、振動狀態，智能協調（diào）加工參數[13]。瑞士Step-Tec、IBAG等（děng）製造的電主軸，裝有溫度、加速度、軸向位移等多種傳感器[14]，如圖3所示，能夠進行熱（rè）補（bǔ）償、振動監測等。

圖4 瑞士斯特普電主軸傳感器分布

　　絲杠、導軌是數控機床坐標運動和定位的關鍵部件，其（qí）性能直接影響坐標運動（dòng）精度和動態（tài）特性，對工件（jiàn）加工質量影響很大（dà），因此監測絲杠副、導軌副在加（jiā）工中的性能變化（huà）及壽命預測對數控機床的智能化具有重（chóng）要作（zuò）用。通過電機驅動電流信號（hào）、功率、切削力、聲音等傳感器信（xìn）號，結合進給速度、切削深度、絲杠轉速等工藝參（cān）數，可對絲（sī）杠、導軌的磨損情況進行（háng）監控，對剩餘壽命進行預測，及時報警，預（yù）防重大生產事故。

　　軸承是（shì）數控機床（chuáng）旋轉軸的（de）關鍵部件，起著支撐載荷（hé）、減（jiǎn）小摩擦係數的作用，其運（yùn）行狀態直接影響（xiǎng）機床（chuáng）的運轉精度和可靠性。軸承在高轉速下摩擦劇烈，發熱量大，是最易損（sǔn）壞的部件，因此監測軸承運行狀態（tài），可避免因軸承問題而導致（zhì）設備異常（cháng）或損壞。瑞典SKF公（gōng）司生產外掛式（shì）智能軸承如圖4所示[15]，利用應用環境自供電，對轉速、溫度、速度、振動以及載荷等關鍵參數進行測量，並利用無線網絡發送（sòng）自身狀態信息，實現對軸承狀態監測。

圖5 瑞典SKF公（gōng）司外掛（guà）式智能軸承（chéng）

　　刀具直接與（yǔ）工件接（jiē）觸，切削工件表麵發熱量大，容易產生振（zhèn）動，對表麵（miàn）質量的影響很大（dà），因此（cǐ）刀具中融合越來越多（duō）的傳感器，實現（xiàn）對刀具的（de）磨損監控、振動（dòng）監測、斷裂（liè）報警等功（gōng）能。克裏斯托弗、羅伯特等發明的智能刀具夾具（jù）如圖5所示，集（jí）成有力/扭矩、溫度、處理器、無線收（shōu）發器等芯（xīn）片，能（néng）夠估計和預測顫動頻率、建議（yì）穩定的主軸速度、磨損（sǔn）監視以及建議進給速率等[16]。瑞士ACTICUT公司的生產的智能刀具內（nèi）部由機（jī）構、傳感器和驅動器構成,用於精密數控車削,可對磨損、速（sù）度、溫（wēn）度等進（jìn）行監控（kòng）[17]。

圖6 智能（néng）刀具夾具

　　智能（néng）係統

　　數控機床一般由（yóu）數控係統、驅動係統、輔助係統以及機床本體組成，如圖6所示。隨著人工智能技術（shù）的不斷成（chéng）熟，神（shén）經（jīng）網絡、模糊（hú）理論以及專家係統等方法逐漸應用到數控係統、驅動係統以及輔助係統中，實現工藝參數優（yōu）化專家係統、自（zì）適應控製、加工過程監控、智能診斷（duàn）等功能。

圖7 數控機床組成（chéng）

　　航空製造領域需要加工的部件含有很多孔（kǒng）、溝、槽、腔等特征，加工（gōng）工藝複雜，因此在數控機床中嵌入工藝（yì）參數優化專家係統成為必然。專家係統利用人（rén）工智（zhì）能技術將某領域內（nèi）一個或多個專家的知識和經驗（yàn）固化到程序中，模擬人類專（zhuān）家的決策過程，進行推理和判斷，以便解決加（jiā）工中的複雜問題。瑞士米克朗公司匯集了幾十年銑削（xuē）經驗的結晶，開發了操作者（zhě）支持模塊OSS（Operator Support System）,能夠（gòu）根據加工（gōng）要求調整相關的工藝參（cān）數，優化加工（gōng）程序，獲得更（gèng）理想的加工結果。

　　隨著數控係統的發展，主流數控係統廠家在產品中（zhōng）嵌入了自適應控製、加工過程監（jiān）控、智（zhì）能（néng）診斷等實用功能。西門子數控（kòng）係統具有電機參數自適應運算、自動識別負（fù）載、刀具壽命監控、安全（quán）集成等（děng）功能，與以色列（liè）的OMATIVE優銑控製器OMAT-PRO相結合，可對主軸功率進行約束，通過學習和再學習掌（zhǎng）握主軸功（gōng）率的最佳狀態，然後在加工過程中，實時監測主軸（zhóu）功率的變化，及時調整進給率[19]。奧地利（lì）WFL的Crash Guard防撞衛士係統，利用CNC係統的高速處理能力，實時監控機床（chuáng）的運動，確保機床在（zài）手動、自動等各種運（yùn）動模式下均正常工作，降低運行過程機（jī）床突發（fā）事故的產生，提高機床工作的安全性和可靠性[3]。GE Fanuc公司的（de）Proficy軟件監控和分析（xī）機床設備複雜的基本數據，對機（jī）床的工作（zuò）狀態、健康狀況（kuàng）進（jìn）行（háng）遠程診斷。德（dé）國ARTIS監控係統是（shì）對工作狀態進行（háng）監控的係統，通過學習，獲取監控信號的特征，實現對加工過程中的斷刀、刀具磨損、碰撞等異（yì）常行為的實時監控。

　　展望（wàng）

　　智能化是數控機床發展的高級階段，能夠實現高度自動（dòng）化，進一步解放人類的腦力智能。隨著技（jì）術水平（píng）的發展和需求的提高，數控機床出現越來越多智能功能、智能部件以及智能係統。盡管（guǎn）其智能水平還處於發展階（jiē）段，但隨著人工智能技（jì）術、計算機技術（shù）、傳感器微型化與智能（néng）化以及微處理（lǐ）器技術等發展，實現真正意義上的（de） “自學習、自進化”的具有（yǒu）人類智能水平的數控機床將不再（zài）是“夢”。

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