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加工过程智能运维本章导读学习要求：了解加工过程智能运维的特点与重要性；掌握加工过程智能运维的系统框架构成与关键技术。基本内容及要点：加工过程智能运维背景介绍与机床故障特点；加工过程智能运维系统架构组成：数控机床控制模型、传感器测量系统、数控系统、数控机床健康保障系统；加工过程智能运维关键技术：数字化技术、网络化技术、智能化技术；加工过程智能运维系统实施典型案例：机床二维码远程故障诊断、基于指令域的基础健康保障技术、智能工厂应用。引言1加工过程智能运维系统架构2加工过程智能运维关键技术3加工过程智能运维系统实施典型案例4讲义提纲PART01引言•机械加工制造业作为国家工业发展的基础，体现着一个国家的综合实力。近年来，在信息技术强有力的推动下，机械加工制造业逐渐趋向于“数字化”、“网络化”和“智能化”，同时，为了满足多样化产品需求，传统制造业也正处于转变升级阶段。•《中国制造“2025”》将数控机床和基础制造装备行业列为中国制造业的战略必争领域之一，主要原因是其对于一国制造业尤其是装备制造业的国际分工中的位置具有“锚定”作用。•在实际生产加工过程中，由于数控机床的机械结构、数控系统以及控制部分的复杂性，并且加工环境恶劣，加工强度高，导致机床的可靠性、稳定性面临巨大挑战，其故障发生率也在增大。机床故障呈现出多样性的特点，可能是机械故障、电气故障、液压故障、缓变故障等一种或多种情况。对于机床发生的故障，往往是进行事后维修，不仅效率低而且故障损失大。•在制造业数字化趋势和“大数据”时代，生产过程数据的利用有极大发展空间。本章要解决的一个主要问题是，如何利用机床自身的数据和可能外加的传感数据建立有效的加工过程健康保障系统和智能运维机制。引言PART02加工过程智能运维系统架构加工过程智能运维关键技术主要内容1.数控机床控制模型2.传感器测量系统3.数控系统4.数控机床健康保障系统2.1数控机床控制模型•传统制造系统与HPS(Human-PhysicalSystems)传统制造系统是人和物理系统的融合。机床加工过程中，人需要通过的手眼感知，完成分析决策并控制操作机床，完成整个加工任务。这就是一个典型的HPS系统。数控机床控制模型•当代制造系统与HCPS(Human-Cyber-PhysicalSystems)随着数控技术的发展，在人和机床之间增加了数控系统。加工工艺知识通过G代码，输入到数控系统，数控系统替代了人操作控制机床。此时，数控机床就变成了HCPS。即在H和P之间增加了一个信息系统CyberSystem，这是与传统制造系统最为本质的变化。数控机床控制模型•新一代制造系统与新一代的人-信息-物理系统(HCPS2.0)新一代智能制造系统与HCPS的不同之处，在于其信息系统不再仅仅局限于感知和控制，而是增加了认知和学习的能力。在这一阶段，新一代人工智能技术将使HCPS系统发生最为本质的变化，形成新一代的人-信息-物理系统(HCPS2.0)。数控机床控制模型•HCPS2.0与HCPSHCPS2.0与HCPS的主要变化在于人将部分认知与学习型的脑力劳动转移给了信息系统，这样信息系统在具备“认知”和“学习”的能力后，人和信息系统关系发生了根本变化，实现了从“授之以鱼”到“授之以渔”的飞跃。通过“人在回路”的混合增强智能，人机深度融合将从本质上提高制造系统处理复杂性和不确定性问题的能力，极大提高制造系统的性能。数控机床控制模型2.2传感器测量系统14传感器测量系统•传感器简介在数控机床加工运行过程中，工况状态的检测信号是反映机床设备运行状态正常或异常的信息载体，智能化数控机床是通过检测信号感知机床的状态信息，并经信号的分析和处理，能给出加工过程的控制决策和实时状态显示，适当的检测方法是数控机床实现自助感知的重要条件，因而也是数控机床智能化技术中必不可少的环节。•数控机床对传感器的要求满足精度要求，灵敏度高和速度响应快;高可靠性、稳定性及抗干扰能力;在线与实时性要求;使用维护方便，适合机床运行环境和实际安装配置;价格低廉，成本低传感器测量系统•传感器测量系统电流和电压传感器•获取数控机床加工过程的电流和电压信号，从而间接获取切削力和切削载荷等工况信息，用于智能化感知机床状态;光栅尺和编码器•获取到数控加工位置，转速等机床部件实时状态信息，用于对数控机床的虚拟建模，坐标，速度实时显示，并基于反馈控制，实现全闭环控制;传感器测量系统•传感器测量系统温度传感器•通过对数控机床配置温度传感器，不仅可以在虚拟环境下对其进行温度场显示，动态反映加工过程的热量状况，温度数据是智能加工中分析健康状况，加工精度的重要数据基础;振动传感器•智能运维中，振动加速度信号对机床的故障诊断和工况监视具有重要的测量效果，加工过程中，电机转动，伺服控制都会产生振动信号，获取振动信号，并经特征提取，是实现状态感知的重要途径;传感器测量系统2.3数控系统数控系统19•数控系统简介数控系统(NumericalControlSystem)是数字控制系统的简称，其内部一般由I/O设备、计算机数字控制(CNC)装置、可编程控制器(PLC)、伺服系统、驱动装置以及检测装置等部件组成。G代码I/O设备通信接口CNC装置PLC装置主轴伺服单元电气控制单元主轴驱动电机机床电器进给驱动电机检测装置机床主体进给伺服单元CNC数控系统数控系统数控系统分类方式按控制运动按组成特点按功能水平点位数控系统直线数控系统轮廓控制系统开环数控系统半闭环数控系统闭环数控系统经济型数控系统普及型数控系统高端数控系统•数控系统分类目前，数控系统种类繁多，其分类方式也多种多样，主要分类方式有：按控制运动分类，按组成特点分类，按功能水平分类。在实际生产过程中，人们常按照数控系统的组成特点对其进行分类。21数控系统工作台步进电机数控装置步进电机驱动模块指令脉冲工作台伺服电机数控装置位置控制速度控制检测与反馈单元+-+-实际位置反馈实际速度反馈位置控制单元速度控制单元机械执行部件工作台数控装置位置控制速度控制检测与反馈单元+-+-实际位置反馈实际速度反馈位置控制单元速度控制单元机械执行部件伺服电机开环数控系统（OpenLoopNumericalControlSystem）不需要检测反馈，结构简单，调试方便，成本较低，但精度速度都难以保障半闭环数控系统（Semi-closedLoopNumericalControlSystem）带有检测反馈（通常是电机编码器），但无法检测机械传动过程中产生的误差，该数控系统精度较高，稳定性高，调试简单。闭环数控系统（ClosedLoopNumericalControlSystem）带有包含检测位置误差（常用光栅尺）的检测反馈，精度最高，但是稳定性不易保证，调试相对复杂。22数控系统从数控系统采集数据的方法主要有三种：基于PLC信号的数据采集，基于RS-232信号的数据采集，基于OEM（OriginalEquipmentManufacturer，原始设备制造商）软件的数据采集方法。目前广泛使用的采集方式是基于OEM软件的数据采集方案，通过该方法可获取到信息主要包括：机床运行状态、机床运行参数、操作信息、各种实时信息、零件加工工时、报警信息等。西门子（DDE/OPC技术）、FANUC（FOCAS软件包）、华中数控（华中8型二次开发平台）等数控公司都提供相应的二次开发平台，以供用户进行自定义数据交互。图7-10840D系统OPC服务器数据采集流程23数控机床健康保障系统•健康保障系统构成数控机床的健康保障系统能预测性诊断机床部件或系统的功能状态，包括对部件的性能评估和剩余使用寿命预测，为机床的维护策略的实施提供决策意见。机床维护人员根据健康保障系统诊断的结果，在机床处于亚健康状态时便提前调度相关资源，当机床真正出现问题时就能立即维护、维修，做到最大化减少故障停机时间并延长机床的工作寿命，提高工厂的生产效率。2.4数控机床健康保障系统25数控机床健康保障系统•健康保障系统总体功能信号采集模块信号处理模块由分布在数控机床各处的电流、振动、温度等众多传感器组成，利用多传感器融合技术获取数控机床的工作状态信息并传输至信号处理模块中工业现场获得的各种信号往往包含大量噪声，为了增强采集信号的信噪比，需要对采集到的信号采取滤波等信号处理技术来获得质量更高的信号数控机床健康保障系统26特征提取与选择模块从信号中准确选择出反应部件性能退化或故障发生的敏感特征，对提高性能评估和寿命预测模块的诊断准确率有重大的帮助•健康保障系统功能模块机床健康评估模块运用深度人工神经网络、时间序列分析、隐马尔科夫模型、模糊神经网络等众多人工智能技术，在云端建立反映故障规律和部件性能退化趋势的智能计算模型，然后根据上传的信号数据判断对应机床的性能状态并预测剩余寿命数控机床健康保障系统27智能化加工模块云端数据库实时监测和优化生产线上的加工制造过程，降低机床发生硬件故障的风险，改善机床的加工性能，提高生产效率和工人的安全保障；存储从工业现场收集到的宝贵的工业数据，为制造业“人工智能与大数据”时代的建立提供必要的数据支撑管理服务器对单个或多个车间的机床进行统一监督、管理，并将智能健康评估模型诊断的结果发送到对应的机床上，在有机床健康报警时自动启动维护策略•健康保障系统具体构成28数控机床健康保障系统•健康保障系统功能概述智能振动抑制“铁人三项”二维码故障诊断与云管理加工质量监测与保障29数控机床健康保障系统智能振动抑制机床的各坐标轴加减速时产生的振动，直接影响加工精度、表面粗糙度、刀尖磨损和加工时间，主动振动控制模块可使机床振动减至最小。例如，日本MAZAK公司智能机床的AVC（ActiveVibrationControl，主动振动控制）模块，通过系统内置的传感器和运算器计算和反馈的振动信息，然后调整指令从加减速指令去除机械振动成分，从而实现对机床超出范围的振动进行抑制。30数控机床健康保障系统“铁人三项”铁人三项按照如下图所示的运行内容及机床本身的结构特点设定自检G指令，数控机床运行设定好的自检G指令，同时通过无传感器的方式采集G指令运行过程中的数控系统内部大数据，包括指令行行号数据及其它运行状态数据（如负载电流、跟随误差、实际位置等），将数控机床（MR）、G指令信息（WT）和运行状态数据（Y）进行映射，建立数控机床的CPS模型Y=f(WT,MR)，并通过对不同阶段CPS模型中的指令域波形图进行对比、分析，提取出指令域波形显著的特征信息，进而利用指令域的特征信息进行数控机床健康状态的检测与评估。31数控机床健康保障系统“铁人三项”主轴运行单轴运行双轴联动刀库换刀自检G指令运行内容32数控机床健康保障系统二维码故障诊断与云管理在数控机床出现报警信号时，生成二维码并在界面端显示，操作人员可通过手机扫描二维码获取报警信息，并将相关数据传入云端，若在云端中存在对应案例，则返回相应的解决方法，操作人员可及时进行故障处理；若在云端中不存在对应案例，则将相应故障状态录入数据库，并在检修人员处理完成后，将解决方案录入，更新云端的案例库。该功能可以将多种故障案例进行建库存储，并能通过云端进行多台机床的故障管理与健康维护，提高了处理效率。33数控机床健康保障系统加工质量监测与保障在加工过程中，对加工质量影响最直接的加工工艺因素，主要是刀具材料和刀具几何角度、切削用量、切削速度、切削液选择、工件装夹方法等。通过对刀具磨损量的实时监测以及工件表面加工质量分析，可进行加工状态优化，提高加工效率与加工质量。并且将相关加工数据上传至云端数据库，可建立不同刀具、不同材料、不同加工方式下的加工工艺数据库，用于加工工艺优化以提高加工质量，并且为其它加工状态下加工过程提供参考参数。34数控机床健康保障系统•车间的智能调度和管理对于一项可分解的工作（通常指一个工件等）调度是指满足约束条件（如机床的选择、各工序先后关系的确定、某机器上所加工工序的开工时间的确定、原材料数等）、保证产品质量为前提，通过制定合理的生产策