数控机床智能监控与状态识别方法

宋永杰 杨骥 孙元亮

（中国航空规划设计研究总院有限公司 北京市 100120）

数控机床作为我国制造业中的一个主要加工设备，在我国制造工艺的发展中起着非常重要的作用，但是数控机床的故障会改变机床的工作条件，使得数控机床的。如果不能正确诊断和处理数控机床的缺陷，则整个数控机器可能会崩溃，并给制造公司造成巨大的经济损失。因此，我们十分有必要严格监视数控机器的运行状态并诊断故障。近年来，我国不仅在数控机床监控系统的开发方面，而且在理论和实践上都对数控机床的监控和诊断进行了大量的研究和分析，但是由于开发的系统不足，所以无法与其他系统很好地集成，尚未真正形成对数控机床的智能监控和状态识别。随着信息技术和网络技术的发展，对数控机器监视和识别提出了新的高要求。根据情况对智能数控机床进行远程监控，可以实时监控数控机器的工作状态，系统使用智能诊断模块来诊断数控机床的故障。如果数控机器出现故障，那么监控系统可以自动识别出机器故障并发送警报信号。系统自动响应警报并停用机器，可以确保数控机床的安全运行。传统的数控机床监控系统和数控机床生产的缺点，通过智能数控机床的远程监控系统得到了有效的改善和优化[1]。

1 数控机床智能监控研究背景

制造业是我国实体经济的重要组成部分，支持我国国民经济的发展，对人民生活水平产生着重大的影响，也是未来我国经济“由创新驱动，转型升级”的主要方向。可以看出，历史过程中生产技术和工艺设备的重大创新对世界其他国家的利益都产生了重大影响。生产的优势可以反映出该国的优势，新技术和生产信息网络的紧密集成为推动世界创新提供了重要的动力。在困境中，国家提出了许多重要的发展战略，为生产发展开辟了新的视野。我国的国务院在2015年提出了“我国制造2025”发展战略，这是我国成为工业强国的头十年。它包括五个主要项目、九个主要开发任务和十个主要领域。数控机床加工设备和机器人行业就属于该战略重点领域中的一项，智能化生产属于五个重大项目之一[2]。深刻的信息意识是种智能工厂功能可实现准确的自我管理和执行以及智能的自决权，从而完成任务。其中，数控机器的智能监控是非常重要的一个环节，用于监视数控机器运行的基本数据收集。当前，世界领先的数控系统制造商正在开发数控系统的数据采集接口，但是在这个过程中仍然存在一些需要改进的弱点和缺点，例如兼容的接口跨平台的灵活性差以及可读性差。此错误使对数控机器的运行过程进行有效的在线监视变得困难，因此常规监视方法与实际工业现场相比是二维的。有一个比较重要的缺点是数据的显示方式相对单一，直观视觉上完整无缺，从而导致用户活动保持不变。通过在监控数控机床中使用3D可视化，管理人员可以在不离开家的情况下监控机床的使用情况，这在开发智能制造中发挥了十分积极的作用[3]。

2 数控机床监控技术发展现状及存在的问题

2.1 数控机床监控技术发展现状

数控机床的智能监控具有许多的用途和潜在的经济价值，并且在国外也有广泛的研究分析活动。由于数字控制技术、高速驱动技术以及传感器技术等的发展，数控机床的生产变得越来越强大，网络自动化、高精度以及高效率是数控机床发展的重要方向。随着数控机床功能性的提高，实际的生产和应用过程对于采集和监控数控机床状态的数据变得非常紧迫。在这方面，各种类型的数控机器监视技术正在增加。基于数控机床的监控技术，我们可以使用网络对的数控机床进行自动数据采集和加工状态监控，然后通过仪器的操作状态监视界面可以提供直观的数据参考，机床的故障也会立即自动通知相关技术人员。同时，有关数控机器的信息不正确会为生产人员提供错误的数控机器工作过程的信息。也许通过数控机器的在线监视和诊断，可以实现“非人数据”，从而改变了通知负责人机器故障诊断的被动状态。全球计算机网络的发展和某些传感器技术的应用为监控数控机器提供了强大的技术基础[4]。

与海外研发的智能监控产品相比，我国的智能监控技术还相对不发达。我国的智能监控主要针对我国的一些知名大学和研究所，并且也取得了一定的成就，例如我国科学院自动化研究所为北京奥运会研究并开发了一套智能视频监控系统，用于运动场监控。其主要监视进出奥运会的人口流动，并根据监视情况采取不同的步骤。随着国际上对交通安全监控的增加，各种智能手表监控系统也已经用于实时交通监控。例如，许多交叉路口都配备了智能监控设备，例如自动范围牌照自动识别交通统计。目前，一些我国公司也已开始研究智能监控系统并推出自己的系统。例如，由海康威视数字技术有限公司设计的智能监控系统为我国举办上海世博会提供了安全的监控保障。

虽然我国智能监控系统的研究取得了一些成果，但仍与其他发达国家存在较大的差距。目前，我国的监控主要集中在传统的数字监控上，对于现有的监视系统，可以说他已经成为“监视者”了。但是，“控件”的使用仍相对欠发达，必须加以改进。这主要是由于在监控国内企业的智能研发方面的投资较低，以及缺乏核心竞争力，因此，我们需要研究和开发智能监控系统来促进我国安防行业的发展[4]。

2.2 当前数控机床监控技术存在问题

（1）实时传输量低以及可靠性低：受当今技术设备的限制，数控机床的组装过程受到数据采集、带宽和传输网络时延、传输时延大以及采集率低等因素的影响。在高频下（通常信号采集间隔高于1秒），难以实现较高的实时性能。同时，数据收集过程容易受到生产过程实际环境（例如：电源异常关闭、网络故障等）的影响，其可靠性也很低。

（2）工作数据收集很特殊，收集参数很少。目前，数控机床的数据采集解决方案通常基于单元卡方法。信号采集非常抽象，并且侧重于计划和实施，因为有必要评估制造业中各种数控系统的数据采集要求。采购职能相对独特，采购参数有限，通常仅包括发动机启动信号故障警报信号，NC程序的负载开始和结束时间等。一些重要的信号和一些重要的操作参数，它们展示了NC加工过程的有效状态，例如功率、电流以及温度等（例如：NC编程过程中坐标进给的变化以及速度等）。采集能力差在某种程度上，所以数控机床监控技术的范围是有限的[5]。

（3）缺乏直观和高效的先进加工技术：在机床上实施数据采集只是监视过程的第一步。在设计和实现整个系统时，创建虚拟监视器的有效且直观的可视界面是一项巨大挑战。当前NC加工过程中虚拟视频监视的主要方法是根据生产工厂本身的物理和逻辑位置以及NC的二维布局来设计虚拟车间机器的二维布局。

3 数控机床智能监控关键技术研究

3.1 海量工业过程数据处理技术

随着经济的发展和计算机技术的更新与发展，传统制造业的市场竞争越来越激烈，世界制造业已开始开发智能化和数字化的新模式。对于数控机器，在相对较高的数据收集类型中，采购频率要求也非常的丰富，包括负载和传感器，以及接地电源和电流。同一台机器每天丰富的数据量，给数据库服务平台带来了很多压力。因此，我们可以使用压缩算法和基于回合的算法来处理和清理以上数据，以有效地增加数据存储并有效地节省存储空间[6]。

3.1.1 海量工业过程数据处理技术概述

随着新信息技术的不断发展以及传统产业市场的激烈竞争，全球制造业开始采用数字化和智能制造的新模式。在工业生产中，数据量在持续快速增长，然而数控机床采集数据量的速度通常比较高，从而可以收集不同类型的数据，例如轴速度和功率潮流传感器的数据等，每天每台计算机上的数据量可以达到GB级别。这就需要使用压缩算法来压缩此处理后的数据，从而减少数据库服务器的巨大负担，从而提高存储效率并节省存储空间。

3.1.2 常见的数据压缩算法

数据压缩可以根据某些规则重新组织收集的数据、消除冗余数据，存储有用的信息并减少数据的储存空间。从数学角度来看，我们需要将原始关系数据转换为一组无关的数据，并通常执行这些转换来处理、储存和传输数据。然后，我们需要压缩原始数据以重建原始数据，随着工业数据库应用程序的出现，解决日益紧迫的存储问题以及数据压缩在制造业中引起了很多的关注。最近，有一种新的数据压缩算法，衡量数据压缩算法有效性的重要指标是压缩率（CR）的压缩率。CR表示原始数据点数与压缩数据点数之比，如果压缩率越高，那么消耗的存储空间越少。另一个重要步骤是CE（CompressionError），CE解释了解压后提取的数据与压缩的实际数据之间的相似性[7]。

当前，工业的数据具有三种压缩方法：分段线性插值法、矢量量化和信号转换法。其中，芯片线插值在工业中被广泛使用，它还包括球形波导法、反向斜率法、平开门法（Swinging DoorTrending（SDT））以及定界线性趋势法。其中自旋样式算法是最适合于线速度损失的压缩算法，尽管其压缩率不如信号转换方法好，但它具有效率高、简单和可控制误差的优点。各种研究申请都受到学术界企业家的大力支持。向量量化方法需要额外的时间来计算码本，并且对于数据，该码本不能改变它。考虑到此功能，加权量化很少用于工业过程数据的压缩。信号转换是一种从一种格式转换为另一种格式的方法。通常，离散余弦变换和波形变换，借助波形转换的好处，波形转换一直是当前研究的热点，但是许多实际的技术问题仍然没有得到有效的解决。

3.1.3 旋转门算法

旋转式算法是OSI公司提出的有损压缩算法，它使用线性过程和公差来压缩工业运作的数据。原则上，首先从先前存储的数据点和当前数据点绘制一条直线，然后检查由当前发布的点和最后保存的发布点形成的压缩偏差区域，以确定该数据点是否已经被预先存储。如果压缩区域不能覆盖两个区域之间的所有点，那么有一个数据点将无法保存。

3.1.4 海量过程数据处理算法原理

在制造业领域，数控机床的生产和运行数据的变化通常来说是相对稳定的。考虑到此功能，我们通过旋转板算法将其压缩成几部分，然后在数控机床上将其分为较大的过程数据部分。同时，动态压缩的连续间隔的容差根据相邻间隔中数据变化的状态进行调整。换句话说，随着收集数据信息的变化逐渐增加并且数据的变化减小、公差减小并且通过系数k可调节极限值的变化。本文提出的解决方案有效地解决了常规旋转算法中存在的问题。另外，压缩过程具有许多特征数据点，这些特征数据点将其删除并降低了其压缩精度。我们需要保存此数据点以减少在压缩过程中出现错误，使用多模型优化方法代替原始的线性计算方法。功能部件的计算是通过比较最佳计算功能部件的型号来确定的。计算的结果是存储了数据点，减少了保留的系统状态数据，而不会丢失任何有效信息，从而提高了存储空间[8]。

3.2 数字可视化监控技术

早期的美国改革专家和我国工程师提出了可监视化技术的基本概念，并在提出之后受到了许多国家和地区专家的研究。随着计算机网络和模拟技术的发展，可视化技术已成为工业社会发展的主流，并逐渐应用于三维绘图领域。如今，可视化技术在社会发展过程中随处可见，例如：创建虚拟平台、建设智慧城市、军事、娱乐和制造业等都用到了可视化技术。该数字视觉监视系统使用集成的编辑器设计了一个真实的电机系统，从而提高了数控机器的智能监视质量，该机器可以根据受控对象控制组件。

4 数控机床智能监控状态识别与分析

4.1 感控层

数控加工智能监控CPS的感应控制节点层是CPS和数控机器的实际物理过程之间的交互点，包括CPS的物理组件、传感器，各种物理控制器、驱动器以及数控机器的指令、主要针对物理对象和资源（工装，刀具等），主要涉及到控制技术、系统传感技术以及通信技术。数控智能跟踪系统的重要组成部分是传感功能的创建和传感网络的集成。通过网络处理以及数控加工和相关传感器与物理传感器（相关工具和设备、空间等）以及物理设备中与数据收集相关的功能的收集，从而来制定有效的控制和检测决策。验证功能齐全的CPS注册，节点被实现为数控工具获取和控制网络。该系统使用数控机床自己开发的数据采集工具和传感器网络技术来开发拥有知识产权的数控数据采集系统。

4.2 网络通信层

借助真正的CPS数控机床智能监控系统，网络通信团队面临的最大挑战就是如何确保虚拟空间与物理空间之间的大容量以及大数据的可靠性等。同时，随着智能设备和智能感知设备被普遍使用，未来工作现场的网络接入需求将成几何级数增加。根据中国现有工作现场网络在传输可靠性和传输性能方面的具体情况来看，使用分布式数据采集的设计，在感知层以及在相应的处理层优化数据采集和整理策略，采用“分步+冗余”的数据采集、传输和整理方法，可有效降低实际数据采集和处理过程对网络传输技术的可靠性与及时性的高要求。然而随着后续数控机床智能监控CPS系统的广泛使用，我们依旧需要采用新一代具有充足带宽、接入能力极强、超低时延的新的工业现场通信网络。此外，我们还需要密切关注具备较高可靠性、较低时延、较大接入容量的网络接入技术，以满足以后工作现场的要求。

4.3 资源服务层

由于数控机床智能监控CPS系统中有一些针对物理环境的感知、监测以及研究分析决策的处理过程中有大量的数据需要被存储、计算、分析以及控制，但是数控感控层的数据存储以及处理能力是有限的。所以，我们需要对获取的实时数据进行综合分析，从海量数据中分析、提取出最有用的信息。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系统，能够为相关的决策及应用层提供各类数据分析、图形运算以及大数据处理能力支持；此外，还能为感控层提供大量的数据存储以及数据处理服务等；同时，能够对感控层的感知组件及执行器进行建模，从而形成虚拟空间与物理空间相互结合的服务，综合状态报告、监控指令以及机床操作控制指令等。

4.4 决策应用层

决策应用层主要是针对应用和操作者的，其主要的目标是要对数控机床运行过程的可视化监测和自主化等进行有效的控制。

（1）决策应用层能够作为操作者的功能增强装备，从而为操作者提供及时、全面以及具备决策参考价值的数控加工过程工况信息和数据等，以提高操作者对整个数控加工过程的了解和控制能力；

（2）决策应用层作为具备高度自主性的智能监控系统，其可以利用内嵌的大数据计算以及智能数据分析能力，对实际加工过程进行实时状态的评估，从而实现智能化的加工过程预测、异常报警等的作用，使数控加工过程向着智能化、无人化的趋势发展。

4.5 数控机床检测体系结构

数控机床的远程监控系统可以有效地收集和控制数控机床的状态，并通过网络互联技术，实时把收的数据信息传输到远程监控中，从而提高了数控机床的智能监控的总体质量。其中，用于远程监视中心的数控机床通常使用数据库连接和JDBC技术来提高数据恢复和监视的质量，并通过运行的智能机器对数据信息进行实时处理，从而有效地监视机器的当前工作状态。同时，远程监控系统可以将从分析的结果发送到各个车间，展示相关的技术要点以及工具等的现状，只要一发现有故障就会自动触发报警系统，从而提高数控保护的质量。

5 结语

本文首先对数控机床智能监控研究背景进行了分析，然后从数控机床监控技术发展现状以及当前数控机床监控技术存在问题等两个方面对数控机床监控技术发展现状及存在的问题进行了分析，接着从海量工业过程数据处理技术以及数字可视化监控技术两个方面对数控机床智能监控关键技术进行了研究，最后从数控机器视觉监控系统的设计、数控机床检测体系结构以及粒子群算法优化模型等方面对数控机床智能监控状态识别进行了分析。随着信息技术的飞速发展，我国的制造业也慢慢向着先进的制造方向发展，同时，数控机器必须进行一系列更改以适应生产以及并行操作和网络生产。提高数控机床智能监控的质量，有效识别数控机床的运行状况，为数控机床行业的发展提供良好的技术支持，同时也为人类的生活和生产提供方便，使得机器的生产效率得以提高，推动我国制造业的发展。