面向服务的多维集成开放式数控系统设计

翟振坤ZHAI Zhen-kun；文梓斌WEN Zi-bin

（广东交通职业技术学院，广州 510815）

0 引言

开放式智能化数控系统是实现智能制造装备、柔性制造单元、智能生产线、智能车间、智能工厂的基础支撑和保障[1]。智能制造时代，快速多变的市场环境与短周期、定制化的生产制造需求，对数控系统的开放性、可重构能力以及智能化水平都提出了更高的要求。传统面向代码的开发方法难以满足高性能数控系统的研发需求。从系统层级构建先进的设计方法与策略是实现数控系统高效敏捷开发、全面提升系统综合性能的有效途径。

自上世纪数控系统诞生以来，其体系结构经历了NC阶段的共享总线型体系结构、CNC阶段的PC+运动控制卡型体系结构、全软件型体系结构、集中式体系结构、分布式体系结构等演化过程。智能制造阶段，数控系统需要融合开放自动化系统技术[2]、新一代信息技术，在体系结构方面进一步实现开放化、数字化、网络化与智能化。有关开放式智能化数控系统体系结构的研究，近年来已成为数控领域的研究热点。Cong G.等利用多智能体系统（MAS）来设计智能化数控系统体系结构，所提方法采用层次化设计策略，可有效满足智能化系统需求[3]。李锁等提出基于总线技术的可重构智能化数控系统体系结构模型，实现了数控系统远程智能化多模式实时显示及控制[4]。Syst R等提出一种数控系统软硬件模块解耦的体系结构，通过构造数控功能矩阵，可根据控制需求定制化构建数控系统[5]。工业4.0时代，控制即服务的理念使得研究人员开始将SOA方法融入数控系统体系结构设计中，刘建康等提出将微服务架构融入到开放式数控系统体系结构中，并利用形式化方法验证架构可行性[6]。金新娟等结合网络数字制造新需求，提出面向服务的网络化数控系统体系结构[7]。

针对开放式智能化数控领域新的发展需求，本文基于面向服务思想提出一种多维集成开放式数控系统设计方法，所提方法从系统层级角度，在设计阶段将领域建模技术、形式化验证技术与多目标优化技术融入数控系统的建模、验证与迭代优化过程中，在实现阶段通过构建支撑工具集，建立标准化的开发流程，便于设计开发人员高效灵活定制面向特定需求的数控系统。

1 面向服务的多维集成开放式数控系统设计框架

遵循服务建模、服务组合与服务优化的设计流程，如图1所示，所提开放式数控系统设计框架包含服务化领域建模、形式化组合语义验证与参数多目标优化三大组成部分，其中在建模阶段依据数控功能的服务化封装策略，建立领域建模语言，以数控服务为基本单元搭建数控系统组合模型；在模型功能与性能正确性验证阶段，利用形式化方法将系统行为语义转化为可验证系统规约，借助模型检测工具实现系统规约的自动化验证；同时，为在设计空间中选择最优的模型参数组合，结合多目标优化技术通过建立优化模型实现模型参数的求解。在设计流程的各阶段，分别利用元建模与领域建模平台、模型自动检测工具与优化测试环境等开发工具，辅助设计开发人员实现服务化数控系统的系统级建模，系统模型行为语义与执行逻辑的自动化验证以及系统参数的优化求解与高效部署。

2 开放式数控系统设计关键技术

2.1 面向服务的数控领域元模型设计

在面向服务的多维集成开放式数控系统设计过程中，基于面向服务思想实现数控系统建模需要将面向服务架构（Service-Oriented Architecture，SOA）与领域建模技术相结合。如图2所示，在建模的需求分析阶段，首先需要从功能、执行、平台等多个视角对数控领域特征进行全面分析与总结；结合模块化设计策略与数控领域特征，将数控系统所包含的各软硬件单元解耦，不同层次的单元模块划分为不同粒度的功能块（Function Block，FB）；在将数控系统映射到一系列功能模块之后，依据SOA完成数控功能的服务化封装，进而结合元建模技术即可实现面向服务的数控领域元模型设计。

2.2 形式化组合语义验证

基于前述数控领域元模型可实现不同数控功能（如逻辑控制、运动控制、人机交互等）的服务化封装，数控系统设计转化为不同数控服务的组合与编排。如图3所示，考虑到各类数控服务对实时性、并发性的要求不同，在组合、编排过程中为精确描述各服务组件间的执行逻辑与交互时序，采用计算模型（Models of Computation，MOC）来对服务组合语义进行形式化描述，通过构建层次化异构的服务组合模型，可精确定义组合服务内部的动态特性。在数控服务组合模型的验证阶段，从定性和定量两个角度出发，基于混合计算书逻辑（Mixed Compute Tree Logic，MCTL）来构造安全性、活性、可调度性等需验证的系统规约，利用NuSMV模型检测工具可对各类系统规约进行自动化测试，进而验证数控服务组合模型的正确性。

2.3 多目标协同的服务组合优化设计

在数控系统设计过程中，通过模型正确性验证的数控服务组合方案可能不止一个，如图4所示，为了确定既满足目标用户的功能与性能需求又具备最优服务质量的服务组合参数配置方案，需要将不同质量属性（如数控服务的执行周期、优先级等）及约束条件（如轨迹误差、加工时间、CPU利用率等）最为决策与目标向量构建数控服务组合多目标优化模型，进而将最优数控服务组合参数配置方案的选择问题转化为在设计空间中最优解的搜索问题。在实现过程中，对于多目标优化模型的求解应用了NSGA-II算法，在求解过程中通过总结归纳不同Pareto最优解对应不同参数组合方案，可根据现实的应用需求确定数控服务组合参数最佳的配置方案。

3 支撑工具集与实例开发

3.1 数控系统设计支撑工具集

从工程实践角度出发，前述面向服务的开放式数控系统设计流程的实现需要借助各类软件工具。本文所提方法主要用到软件工具包括用于数控应用需求表达的需求描述工具StarUML软件，用于设计模型开发的建模工具GME软件，用于支持实现服务组合模型正确性验证的形式化验证工具NuSMV软件以及用于实现多目标协同优化的Matlab软件。

3.2 数控系统实例开发

本文以一个数控钻头开槽机控制系统设计为例，来验证所提方法的有效性。数控钻头开槽机是一类面向PCB行业微型钻头生产制造的自动化专机，根据本文所提的设计方法，在数控系统设计过程中首先根据微钻开槽的工艺要求，利用StarUML工具完成控制需求描述，例如在译码模块根据需求可由初始化子模块、编译器子模块、G/M代码解释器子模块以及机床数据库子模块组成。在数控服务建模阶段，前述子模块在GME环境中被封装成4个组件服务，根据DE（离散事件）计算模型，组合成为译码（指令解析）服务。为了验证译码服务执行过程的逻辑正确性，利用NuSMV软件可对组件服务的执行序列的可调度行进行验证。在参数优化阶段，利用Matlab平台搭建多目标优化模型，求解前述各个组件服务的执行周期与优先级等参数的最优解。经过验证与优化的控制系统设计方案可基于代码生成技术转化为上下位控制程序，最后将控制程序部署到数控钻头开槽机物理实体中即可完成控制系统的设计与开发。

4 结论

针对开放式智能化数控系统的设计需求，本文基于“控制功能即服务”的理念，提出一种面向服务的多维集成开放式数控系统设计方法。所提方法以服务建模、服务组合、服务验证与优化为设计主线，通过集成领域建模、形式化验证与多目标优化等多个维度的实施策略，借助跨平台的支撑工具集，建立面向服务的设计开发流程，便于针对个性化定制的市场需求快速设计开发具有良好开放性与柔性的数控系统，有效提升数控系统的设计效率。