数控机床智能监控CPS构建技术研究 -行业资讯

数控机床智能监控CPS的设计和实现

1 数控机床智能监控CPS参考体系结构

1.1 数控机床智能监控CPS定义

数控加工智能监控CPS定义：根据数控机床实际生产作业监控需求，以数控机床本体建模和运动特征抽象、数控加工过程的实时状态感知和实时数据处理技术为基础，融合数控加工过程三维实时复现、智能数据分析、实时状态评估、异常预警和自主化智能控制能力的，通过分布式网络融合形成的计算更实时、过程更动态、控制更精确、运行更智能，具备高度自治性的数控机床智能监控系统。

1.2 数控机床智能监控CPS体系结构

本文参照基于服务角度的CPS 4层抽象架构，结合数控机床智能监控CPS的实际特点，提出了一个面向服务的数控机床智能监控CPS体系结构，如图5所示。
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图5 数控机床智能监控ＣＰＳ系统体系结构

（1）感控层。

数控加工智能监控CPS的感控节点层是CPS与数控机床实际物理过程的交互点，包含了CPS的物理元素，如数控机床实体，运动部件，传感器，各类物理的控制器、驱动器和数控加工物理对象及资源（如刀具、工装等）等，主要涉及控制技术、嵌入式系统、感知技术、通信技术等。

数控机床智能监控系统实现的核心是感知功能的构建和感知网络的融合。通过在数控机床物理实体加装相应传感器及相应的数据采集功能部件，并与数控加工物理对象（刀具、工装、毛坯等）交联耦合，形成具有感知、控制执行与自主决策功能的CPS感控节点，并以数控机床数据采集器和控制网络的形式实现。本系统采用自主开发的数控机床数据采集器与传感器网络融合的方式，构建具有自主知识产权的数控机床数据采集系统，该系统由采集层、处理层、服务层和应用层4层组成，其体系结构如图6所示。
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图６数控机床数据采集系统体系结构

（2）网络通信层。

在实际数控机床智能监控CPS中，网络通信层面临的**挑战是如何保证虚拟空间与物理空间之间大容量、高实时性数据的高可靠性、低延迟传输；同时，随着智能设备和智能感知设备的大量普及，未来作业现场的网络接入需求将成几何级数增加。鉴于现有作业现场网络在传输可靠性和传输性能方面的实际情况，采用分布式数据采集体系的设计，在感知层和处理层优化数据采集和处理策略，采用“分步+冗余”的数据采集、传输和处理机制，可**降低实时数据采集和处理过程对网络传输可靠性、实时性和高带宽要求。

但随着后续数控机床智能监控CPS系统的大规模工程化应用，仍迫切需要采用新一代具有充足带宽、接入能力强、超低时延的下一代工业现场通信网络。同时，应充分关注具备较高可靠性、较低时延、较大接入容量的无线网络接入技术，以满足未来作业现场广泛的移动接入需求。

（3）资源服务层。

由于数控机床智能监控CPS系统中针对物理环境的感知、监测和分析决策处理过程有大量的数据存储、计算、分析、控制决策处理需求，而感控层的数据存储、处理能力是有限的。因此，对获取的实时数据进行融合处理，从海量数据中分析、提取有用信息，是资源服务层的主要功能。数控机床智能监控CPS系统的资源服务层作为系统运行的支撑平台，向上，为决策及应用层提供各类数据分析、图形运算、大数据处理能力支持；向下，为感控层提供海量数据存储、数据处理服务支持；同时，对感控层的感知组件及执行器进行抽象建模，形成虚拟空间与物理空间融合交互的服务中间件，实现状态报告、监控指令、机床操作控制指令的集成功能。

（4）决策应用层。

决策应用层是面向应用和操作者的，其主要目标是实现数控机床运行过程的可视化监测和自主化、智能化控制。一方面，决策应用层作为操作者的功能增强装备，能够为操作者提供更实时、更**、具备决策参考价值的数控加工过程工况信息和智能分析评价数据，以提高操作者对整个数控加工过程的感知、控制能力；另一方面，作为具备高度自主性的智能监控系统，决策应用层利用内嵌的大数据计算、智能数据分析能力，对实际加工过程进行实时状态评估，可实现智能化的加工过程预测、异常报警和智能防错控制，这使数控加工过程进一步向智能化、少人化甚至无人化方向演进成为可能。

2 系统实现

通过对数控机床运动部件精确建模及数控机床坐标联动控制机制、各组坐标轴耦合关系的动态解析，在自主开发的三维仿真平台中实现了数控机床静态模型、动态运动部件的动态加载和交互式控制。同时，结合对数控机床实际加工过程原点设置、刀具参数的采集及工装、毛坯状态的自动检查，自动构建数控机床虚拟仿真运行环境，通过数控机床实时数据采集器采集的高实时度（毫秒级）的机床实际运行数据，实现数控机床实际加工过程的超低延时、真度的加工过程三维可视化复现，系统运行界面如图7所示。
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图７数控加工过程三维可视化复现程序运行界面

系统基于“感知-分析-决策-控制-反馈-评估”的闭环控制机制，在准确评估数控加工过程运行状态的基础上，智能提取数控加工过程的异常和例外信息，结合已经建立的数控加工过程异常状态响应和处理规则，研究并**了加工时间智能预测、加工状态智能评估、异常状态自动预警等关键技术。目前，系统已实现基于状态评估规则和预定义操作流程的NC程序加载控制、原点校验、刀具参数及刀具补偿数据校验等，并可对数控加工过程主轴负载异常、功率突变等状态进行**识别和报警，**提高了数控加工过程的智能化监控水平。

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当前，美国、德国等西方先进工业国家大力推进智能制造技术研究及应用，我国“两化”深度融合也在深入推进，CPS作为智能制造领域的核心技术之一，已经成为当前学术界和产业界优先研究和发展的重要领域。为了更好地实现CPS在制造业各领域的应用，需要**现有的计算模式、物理架构、控制方法和通信环境的束缚。当前制造业CPS的研究重点包括：CPS相关共性技术研究（如大数据、云计算、实时计算、智能控制理论等），CPS关键支撑技术研究（如面向CPS的下一代通信技术、智能传感器及网络融合技术、异构异质系统集成、新一代仿真技术及融合控制技术等）。推进CPS在制造业的**落地和应用，需要学术界、产业界共同努力，以逐步开启制造业CPS研究及应用的新局面

资讯来源：数控火焰切割机