數控機床智能監控與狀態識別方法

宋永杰 楊驥 孫元亮

（中國航空規劃設計研究總院有限公司 北京市 100120）

數控機床作為我國制造業中的一個主要加工設備，在我國制造工藝的發展中起著非常重要的作用，但是數控機床的故障會改變機床的工作條件，使得數控機床的。如果不能正確診斷和處理數控機床的缺陷，則整個數控機器可能會崩潰，并給制造公司造成巨大的經濟損失。因此，我們十分有必要嚴格監視數控機器的運行狀態并診斷故障。近年來，我國不僅在數控機床監控系統的開發方面，而且在理論和實踐上都對數控機床的監控和診斷進行了大量的研究和分析，但是由于開發的系統不足，所以無法與其他系統很好地集成，尚未真正形成對數控機床的智能監控和狀態識別。隨著信息技術和網絡技術的發展，對數控機器監視和識別提出了新的高要求。根據情況對智能數控機床進行遠程監控，可以實時監控數控機器的工作狀態，系統使用智能診斷模塊來診斷數控機床的故障。如果數控機器出現故障，那么監控系統可以自動識別出機器故障并發送警報信號。系統自動響應警報并停用機器，可以確保數控機床的安全運行。傳統的數控機床監控系統和數控機床生產的缺點，通過智能數控機床的遠程監控系統得到了有效的改善和優化[1]。

1 數控機床智能監控研究背景

制造業是我國實體經濟的重要組成部分，支持我國國民經濟的發展，對人民生活水平產生著重大的影響，也是未來我國經濟“由創新驅動，轉型升級”的主要方向。可以看出，歷史過程中生產技術和工藝設備的重大創新對世界其他國家的利益都產生了重大影響。生產的優勢可以反映出該國的優勢，新技術和生產信息網絡的緊密集成為推動世界創新提供了重要的動力。在困境中，國家提出了許多重要的發展戰略，為生產發展開辟了新的視野。我國的國務院在2015年提出了“我國制造2025”發展戰略，這是我國成為工業強國的頭十年。它包括五個主要項目、九個主要開發任務和十個主要領域。數控機床加工設備和機器人行業就屬于該戰略重點領域中的一項，智能化生產屬于五個重大項目之一[2]。深刻的信息意識是種智能工廠功能可實現準確的自我管理和執行以及智能的自決權，從而完成任務。其中，數控機器的智能監控是非常重要的一個環節，用于監視數控機器運行的基本數據收集。當前，世界領先的數控系統制造商正在開發數控系統的數據采集接口，但是在這個過程中仍然存在一些需要改進的弱點和缺點，例如兼容的接口跨平臺的靈活性差以及可讀性差。此錯誤使對數控機器的運行過程進行有效的在線監視變得困難，因此常規監視方法與實際工業現場相比是二維的。有一個比較重要的缺點是數據的顯示方式相對單一，直觀視覺上完整無缺，從而導致用戶活動保持不變。通過在監控數控機床中使用3D可視化，管理人員可以在不離開家的情況下監控機床的使用情況，這在開發智能制造中發揮了十分積極的作用[3]。

2 數控機床監控技術發展現狀及存在的問題

2.1 數控機床監控技術發展現狀

數控機床的智能監控具有許多的用途和潛在的經濟價值，并且在國外也有廣泛的研究分析活動。由于數字控制技術、高速驅動技術以及傳感器技術等的發展，數控機床的生產變得越來越強大，網絡自動化、高精度以及高效率是數控機床發展的重要方向。隨著數控機床功能性的提高，實際的生產和應用過程對于采集和監控數控機床狀態的數據變得非常緊迫。在這方面，各種類型的數控機器監視技術正在增加。基于數控機床的監控技術，我們可以使用網絡對的數控機床進行自動數據采集和加工狀態監控，然后通過儀器的操作狀態監視界面可以提供直觀的數據參考，機床的故障也會立即自動通知相關技術人員。同時，有關數控機器的信息不正確會為生產人員提供錯誤的數控機器工作過程的信息。也許通過數控機器的在線監視和診斷，可以實現“非人數據”，從而改變了通知負責人機器故障診斷的被動狀態。全球計算機網絡的發展和某些傳感器技術的應用為監控數控機器提供了強大的技術基礎[4]。

與海外研發的智能監控產品相比，我國的智能監控技術還相對不發達。我國的智能監控主要針對我國的一些知名大學和研究所，并且也取得了一定的成就，例如我國科學院自動化研究所為北京奧運會研究并開發了一套智能視頻監控系統，用于運動場監控。其主要監視進出奧運會的人口流動，并根據監視情況采取不同的步驟。隨著國際上對交通安全監控的增加，各種智能手表監控系統也已經用于實時交通監控。例如，許多交叉路口都配備了智能監控設備，例如自動范圍牌照自動識別交通統計。目前，一些我國公司也已開始研究智能監控系統并推出自己的系統。例如，由海康威視數字技術有限公司設計的智能監控系統為我國舉辦上海世博會提供了安全的監控保障。

雖然我國智能監控系統的研究取得了一些成果，但仍與其他發達國家存在較大的差距。目前，我國的監控主要集中在傳統的數字監控上，對于現有的監視系統，可以說他已經成為“監視者”了。但是，“控件”的使用仍相對欠發達，必須加以改進。這主要是由于在監控國內企業的智能研發方面的投資較低，以及缺乏核心競爭力，因此，我們需要研究和開發智能監控系統來促進我國安防行業的發展[4]。

2.2 當前數控機床監控技術存在問題

（1）實時傳輸量低以及可靠性低：受當今技術設備的限制，數控機床的組裝過程受到數據采集、帶寬和傳輸網絡時延、傳輸時延大以及采集率低等因素的影響。在高頻下（通常信號采集間隔高于1秒），難以實現較高的實時性能。同時，數據收集過程容易受到生產過程實際環境（例如：電源異常關閉、網絡故障等）的影響，其可靠性也很低。

（2）工作數據收集很特殊，收集參數很少。目前，數控機床的數據采集解決方案通常基于單元卡方法。信號采集非常抽象，并且側重于計劃和實施，因為有必要評估制造業中各種數控系統的數據采集要求。采購職能相對獨特，采購參數有限，通常僅包括發動機啟動信號故障警報信號，NC程序的負載開始和結束時間等。一些重要的信號和一些重要的操作參數，它們展示了NC加工過程的有效狀態，例如功率、電流以及溫度等（例如：NC編程過程中坐標進給的變化以及速度等）。采集能力差在某種程度上，所以數控機床監控技術的范圍是有限的[5]。

（3）缺乏直觀和高效的先進加工技術：在機床上實施數據采集只是監視過程的第一步。在設計和實現整個系統時，創建虛擬監視器的有效且直觀的可視界面是一項巨大挑戰。當前NC加工過程中虛擬視頻監視的主要方法是根據生產工廠本身的物理和邏輯位置以及NC的二維布局來設計虛擬車間機器的二維布局。

3 數控機床智能監控關鍵技術研究

3.1 海量工業過程數據處理技術

隨著經濟的發展和計算機技術的更新與發展，傳統制造業的市場競爭越來越激烈，世界制造業已開始開發智能化和數字化的新模式。對于數控機器，在相對較高的數據收集類型中，采購頻率要求也非常的豐富，包括負載和傳感器，以及接地電源和電流。同一臺機器每天豐富的數據量，給數據庫服務平臺帶來了很多壓力。因此，我們可以使用壓縮算法和基于回合的算法來處理和清理以上數據，以有效地增加數據存儲并有效地節省存儲空間[6]。

3.1.1 海量工業過程數據處理技術概述

隨著新信息技術的不斷發展以及傳統產業市場的激烈競爭，全球制造業開始采用數字化和智能制造的新模式。在工業生產中，數據量在持續快速增長，然而數控機床采集數據量的速度通常比較高，從而可以收集不同類型的數據，例如軸速度和功率潮流傳感器的數據等，每天每臺計算機上的數據量可以達到GB級別。這就需要使用壓縮算法來壓縮此處理后的數據，從而減少數據庫服務器的巨大負擔，從而提高存儲效率并節省存儲空間。

3.1.2 常見的數據壓縮算法

數據壓縮可以根據某些規則重新組織收集的數據、消除冗余數據，存儲有用的信息并減少數據的儲存空間。從數學角度來看，我們需要將原始關系數據轉換為一組無關的數據，并通常執行這些轉換來處理、儲存和傳輸數據。然后，我們需要壓縮原始數據以重建原始數據，隨著工業數據庫應用程序的出現，解決日益緊迫的存儲問題以及數據壓縮在制造業中引起了很多的關注。最近，有一種新的數據壓縮算法，衡量數據壓縮算法有效性的重要指標是壓縮率（CR）的壓縮率。CR表示原始數據點數與壓縮數據點數之比，如果壓縮率越高，那么消耗的存儲空間越少。另一個重要步驟是CE（CompressionError），CE解釋了解壓后提取的數據與壓縮的實際數據之間的相似性[7]。

當前，工業的數據具有三種壓縮方法：分段線性插值法、矢量量化和信號轉換法。其中，芯片線插值在工業中被廣泛使用，它還包括球形波導法、反向斜率法、平開門法（Swinging DoorTrending（SDT））以及定界線性趨勢法。其中自旋樣式算法是最適合于線速度損失的壓縮算法，盡管其壓縮率不如信號轉換方法好，但它具有效率高、簡單和可控制誤差的優點。各種研究申請都受到學術界企業家的大力支持。向量量化方法需要額外的時間來計算碼本，并且對于數據，該碼本不能改變它。考慮到此功能，加權量化很少用于工業過程數據的壓縮。信號轉換是一種從一種格式轉換為另一種格式的方法。通常，離散余弦變換和波形變換，借助波形轉換的好處，波形轉換一直是當前研究的熱點，但是許多實際的技術問題仍然沒有得到有效的解決。

3.1.3 旋轉門算法

旋轉式算法是OSI公司提出的有損壓縮算法，它使用線性過程和公差來壓縮工業運作的數據。原則上，首先從先前存儲的數據點和當前數據點繪制一條直線，然后檢查由當前發布的點和最后保存的發布點形成的壓縮偏差區域，以確定該數據點是否已經被預先存儲。如果壓縮區域不能覆蓋兩個區域之間的所有點，那么有一個數據點將無法保存。

3.1.4 海量過程數據處理算法原理

在制造業領域，數控機床的生產和運行數據的變化通常來說是相對穩定的。考慮到此功能，我們通過旋轉板算法將其壓縮成幾部分，然后在數控機床上將其分為較大的過程數據部分。同時，動態壓縮的連續間隔的容差根據相鄰間隔中數據變化的狀態進行調整。換句話說，隨著收集數據信息的變化逐漸增加并且數據的變化減小、公差減小并且通過系數k可調節極限值的變化。本文提出的解決方案有效地解決了常規旋轉算法中存在的問題。另外，壓縮過程具有許多特征數據點，這些特征數據點將其刪除并降低了其壓縮精度。我們需要保存此數據點以減少在壓縮過程中出現錯誤，使用多模型優化方法代替原始的線性計算方法。功能部件的計算是通過比較最佳計算功能部件的型號來確定的。計算的結果是存儲了數據點，減少了保留的系統狀態數據，而不會丟失任何有效信息，從而提高了存儲空間[8]。

3.2 數字可視化監控技術

早期的美國改革專家和我國工程師提出了可監視化技術的基本概念，并在提出之后受到了許多國家和地區專家的研究。隨著計算機網絡和模擬技術的發展，可視化技術已成為工業社會發展的主流，并逐漸應用于三維繪圖領域。如今，可視化技術在社會發展過程中隨處可見，例如：創建虛擬平臺、建設智慧城市、軍事、娛樂和制造業等都用到了可視化技術。該數字視覺監視系統使用集成的編輯器設計了一個真實的電機系統，從而提高了數控機器的智能監視質量，該機器可以根據受控對象控制組件。

4 數控機床智能監控狀態識別與分析

4.1 感控層

數控加工智能監控CPS的感應控制節點層是CPS和數控機器的實際物理過程之間的交互點，包括CPS的物理組件、傳感器，各種物理控制器、驅動器以及數控機器的指令、主要針對物理對象和資源（工裝，刀具等），主要涉及到控制技術、系統傳感技術以及通信技術。數控智能跟蹤系統的重要組成部分是傳感功能的創建和傳感網絡的集成。通過網絡處理以及數控加工和相關傳感器與物理傳感器（相關工具和設備、空間等）以及物理設備中與數據收集相關的功能的收集，從而來制定有效的控制和檢測決策。驗證功能齊全的CPS注冊，節點被實現為數控工具獲取和控制網絡。該系統使用數控機床自己開發的數據采集工具和傳感器網絡技術來開發擁有知識產權的數控數據采集系統。

4.2 網絡通信層

借助真正的CPS數控機床智能監控系統，網絡通信團隊面臨的最大挑戰就是如何確保虛擬空間與物理空間之間的大容量以及大數據的可靠性等。同時，隨著智能設備和智能感知設備被普遍使用，未來工作現場的網絡接入需求將成幾何級數增加。根據中國現有工作現場網絡在傳輸可靠性和傳輸性能方面的具體情況來看，使用分布式數據采集的設計，在感知層以及在相應的處理層優化數據采集和整理策略，采用“分步+冗余”的數據采集、傳輸和整理方法，可有效降低實際數據采集和處理過程對網絡傳輸技術的可靠性與及時性的高要求。然而隨著后續數控機床智能監控CPS系統的廣泛使用，我們依舊需要采用新一代具有充足帶寬、接入能力極強、超低時延的新的工業現場通信網絡。此外，我們還需要密切關注具備較高可靠性、較低時延、較大接入容量的網絡接入技術，以滿足以后工作現場的要求。

4.3 資源服務層

由于數控機床智能監控CPS系統中有一些針對物理環境的感知、監測以及研究分析決策的處理過程中有大量的數據需要被存儲、計算、分析以及控制，但是數控感控層的數據存儲以及處理能力是有限的。所以，我們需要對獲取的實時數據進行綜合分析，從海量數據中分析、提取出最有用的信息。數控機床智能監控CPS系統的資源服務層作為系統運行的支撐系統，能夠為相關的決策及應用層提供各類數據分析、圖形運算以及大數據處理能力支持；此外，還能為感控層提供大量的數據存儲以及數據處理服務等；同時，能夠對感控層的感知組件及執行器進行建模，從而形成虛擬空間與物理空間相互結合的服務，綜合狀態報告、監控指令以及機床操作控制指令等。

4.4 決策應用層

決策應用層主要是針對應用和操作者的，其主要的目標是要對數控機床運行過程的可視化監測和自主化等進行有效的控制。

（1）決策應用層能夠作為操作者的功能增強裝備，從而為操作者提供及時、全面以及具備決策參考價值的數控加工過程工況信息和數據等，以提高操作者對整個數控加工過程的了解和控制能力；

（2）決策應用層作為具備高度自主性的智能監控系統，其可以利用內嵌的大數據計算以及智能數據分析能力，對實際加工過程進行實時狀態的評估，從而實現智能化的加工過程預測、異常報警等的作用，使數控加工過程向著智能化、無人化的趨勢發展。

4.5 數控機床檢測體系結構

數控機床的遠程監控系統可以有效地收集和控制數控機床的狀態，并通過網絡互聯技術，實時把收的數據信息傳輸到遠程監控中，從而提高了數控機床的智能監控的總體質量。其中，用于遠程監視中心的數控機床通常使用數據庫連接和JDBC技術來提高數據恢復和監視的質量，并通過運行的智能機器對數據信息進行實時處理，從而有效地監視機器的當前工作狀態。同時，遠程監控系統可以將從分析的結果發送到各個車間，展示相關的技術要點以及工具等的現狀，只要一發現有故障就會自動觸發報警系統，從而提高數控保護的質量。

5 結語

本文首先對數控機床智能監控研究背景進行了分析，然后從數控機床監控技術發展現狀以及當前數控機床監控技術存在問題等兩個方面對數控機床監控技術發展現狀及存在的問題進行了分析，接著從海量工業過程數據處理技術以及數字可視化監控技術兩個方面對數控機床智能監控關鍵技術進行了研究，最后從數控機器視覺監控系統的設計、數控機床檢測體系結構以及粒子群算法優化模型等方面對數控機床智能監控狀態識別進行了分析。隨著信息技術的飛速發展，我國的制造業也慢慢向著先進的制造方向發展，同時，數控機器必須進行一系列更改以適應生產以及并行操作和網絡生產。提高數控機床智能監控的質量，有效識別數控機床的運行狀況，為數控機床行業的發展提供良好的技術支持，同時也為人類的生活和生產提供方便，使得機器的生產效率得以提高，推動我國制造業的發展。