1. 引言

新一輪工業(yè)革命的核心技術(shù)是智能制造——制造業(yè)數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化。作為美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、德國(guó)工業(yè)4.0和中國(guó)制造業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的主攻方向，智能制造將先進(jìn)信息技術(shù)（特別是新一代人工智能技術(shù)）和制造技術(shù)進(jìn)行深度融合，以推進(jìn)新一輪工業(yè)革命[1]。

機(jī)床是制造業(yè)的“工業(yè)母機(jī)”，其智能化程度對(duì)智能制造的實(shí)施具有重要影響。加速機(jī)床向智能邁進(jìn)，提高機(jī)床的智能化水平，不僅是機(jī)床行業(yè)面臨的轉(zhuǎn)型升級(jí)的緊迫需求，更是打造制造強(qiáng)國(guó)的關(guān)鍵和基礎(chǔ)[2]。

2017年年底，中國(guó)工程院提出了智能制造的三個(gè)基本范式[1]：數(shù)字化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造、數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化智能化制造——新一代智能制造，為智能制造的發(fā)展統(tǒng)一了思想，指明了方向。

依照智能制造的三個(gè)范式和機(jī)床的發(fā)展歷程，機(jī)床從傳統(tǒng)的手動(dòng)操作機(jī)床向智能機(jī)床演化同樣可以分為三個(gè)階段：數(shù)字化+機(jī)床（numerical control machine tool，NCMT），即數(shù)控機(jī)床；互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)控機(jī)床（smart machine tool，SMT），即互聯(lián)網(wǎng)機(jī)床；新一代人工智能+互聯(lián)網(wǎng)+數(shù)控機(jī)床，即智能機(jī)床（intelligent machine tool，IMT）。

第一個(gè)階段是數(shù)控機(jī)床。其主要特征是：在人和手動(dòng)機(jī)床之間增加了數(shù)控系統(tǒng)，人的體力勞動(dòng)交由數(shù)控系統(tǒng)完成。

第二個(gè)階段是互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床。其主要特征是網(wǎng)絡(luò)化等信息技術(shù)與數(shù)控機(jī)床的融合，賦予機(jī)床感知和連接能力，人的部分感知能力和部分知識(shí)賦予型腦力勞動(dòng)交由數(shù)控系統(tǒng)完成。

第三個(gè)階段是智能機(jī)床。其主要特征是：新一代人工智能技術(shù)融入數(shù)控機(jī)床，賦予機(jī)床學(xué)習(xí)的能力，可生成并積累知識(shí)。人的知識(shí)學(xué)習(xí)型腦力勞動(dòng)交由數(shù)控系統(tǒng)完成。

基于對(duì)機(jī)床發(fā)展的分析，本文擬定的研究?jī)?nèi)容如下：第2部分詳細(xì)介紹了機(jī)床到智能機(jī)床的演化過程；第3部分重點(diǎn)論述了智能機(jī)床的控制原理（包含關(guān)鍵使能技術(shù)）、主要特點(diǎn)及四項(xiàng)功能特征；第4部分具體闡述智能數(shù)控系統(tǒng)和智能機(jī)床工業(yè)樣機(jī)的實(shí)踐，并通過智能化技術(shù)應(yīng)用案例，驗(yàn)證了智能機(jī)床和智能化技術(shù)的可行性和有效性；第5部分對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié)。

2. 機(jī)床到智能機(jī)床的演化

手 動(dòng) 機(jī) 床（manually operated machine tool，MOMT）是機(jī)床的最初形態(tài)，它是人和機(jī)床物理系統(tǒng)的融合。操作者通過人腦的感知和決策，用雙手操控機(jī)床，完成零件加工。手動(dòng)機(jī)床的加工過程完全由人完成信息感知、分析、決策和操作控制，構(gòu)成了典型的“人-機(jī)系統(tǒng)”（human-physical systems，HPS）[1]。手動(dòng)機(jī)床控制原理的抽象描述如圖1所示。

圖1.（a）手動(dòng)機(jī)床控制原理；（b）手動(dòng)機(jī)床構(gòu)成的“人-機(jī)系統(tǒng)”（HPS）[1]。

機(jī)床從手動(dòng)機(jī)床發(fā)展到智能機(jī)床可分為三個(gè)階段：數(shù)控機(jī)床、互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床和智能機(jī)床。

2.1. 數(shù)控機(jī)床

隨著數(shù)字控制技術(shù)的發(fā)展，手動(dòng)機(jī)床發(fā)展成為數(shù)控機(jī)床。通過在人和機(jī)床之間增加數(shù)控系統(tǒng)，加工信息通過G代碼輸入到數(shù)控系統(tǒng)中，由數(shù)控系統(tǒng)替代人操控機(jī)床，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)床的運(yùn)動(dòng)控制。

數(shù)控機(jī)床是“人-信息-機(jī)系統(tǒng)”（human-cyber-physical systems，HCPS）[1]，即在“人”（human）和“機(jī)”（physical）之間增加了一個(gè)信息系統(tǒng)（cyber system，即數(shù)控系統(tǒng)）。數(shù)控機(jī)床控制原理的抽象描述如圖2所示。

圖2.（a）數(shù)控機(jī)床控制原理；（b）數(shù)控機(jī)床的“人-信息-機(jī)系統(tǒng)”（HCPS）[1]。

與手動(dòng)機(jī)床相比，數(shù)控機(jī)床發(fā)生的本質(zhì)變化是：在人和機(jī)床物理實(shí)體之間增加了數(shù)控系統(tǒng)。數(shù)控系統(tǒng)在機(jī)床的加工過程中發(fā)揮著重要作用。數(shù)控系統(tǒng)替代了人的體力勞動(dòng)，控制機(jī)床完成加工任務(wù)。

但由于數(shù)控機(jī)床只是通過G代碼來實(shí)現(xiàn)刀具、工件的軌跡控制，缺乏對(duì)機(jī)床實(shí)際加工狀態(tài)（如切削力、慣性力、摩擦力、振動(dòng)、切削力、熱變形，以及環(huán)境變化等）的感知、反饋和學(xué)習(xí)建模的能力，導(dǎo)致實(shí)際路徑可能偏離理論路徑等問題，影響了加工精度、表面質(zhì)量和生產(chǎn)效率。因此，傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床的智能化程度并不高。

2.2. 互聯(lián)網(wǎng) + 機(jī)床

近年來，隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù)的不斷推進(jìn)，以及互聯(lián)網(wǎng)和數(shù)控機(jī)床的融合發(fā)展[3,4]，互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、智能傳感技術(shù)開始應(yīng)用到數(shù)控機(jī)床的遠(yuǎn)程服務(wù)、狀態(tài)監(jiān)控、故障診斷、維護(hù)管理等方面，國(guó)內(nèi)外機(jī)床企業(yè)開展了一定的研究和實(shí)踐[5,6]。Mazak公司、Okuma（大隈）公司、DMG-MORI（德瑪吉）公司、FANUC公司、沈陽機(jī)床股份有限公司等紛紛推出了各自的互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床[7]。

“互聯(lián)網(wǎng)+傳感器”為互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床的典型特征，它主要解決了數(shù)控機(jī)床感知能力不夠和信息難以連接互通的問題。

與數(shù)控機(jī)床相比，互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床增加了傳感器，增強(qiáng)了對(duì)加工狀態(tài)感知能力；應(yīng)用工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行設(shè)備的連接互通，實(shí)現(xiàn)機(jī)床狀態(tài)數(shù)據(jù)的采集和匯聚；對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，實(shí)現(xiàn)機(jī)床加工過程的實(shí)時(shí)或非實(shí)時(shí)的反饋控制。互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床控制原理的抽象描述如圖3所示。

圖3.（a）互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床控制原理；（b）數(shù)字化網(wǎng)絡(luò)化制造系統(tǒng)“人-信息-機(jī)系統(tǒng)”[1]。

互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床具有一定的智能化水平，主要體現(xiàn)在：

（1）網(wǎng)絡(luò)化技術(shù)和數(shù)控機(jī)床不斷融合。2006年，美國(guó)機(jī)械制造技術(shù)協(xié)會(huì)（AMT）提出了MT-Connect協(xié)議，用于機(jī)床設(shè)備的互聯(lián)互通[8,9]。2018年，德國(guó)機(jī)床制造商協(xié)會(huì)（VDW）基于通信規(guī)范OPC統(tǒng)一架構(gòu)（UA）的信息模型，制定了德國(guó)版的數(shù)控機(jī)床互聯(lián)通信協(xié)議Umati [10]。華中數(shù)控聯(lián)合國(guó)內(nèi)數(shù)控系統(tǒng)企業(yè)，提出數(shù)控機(jī)床互聯(lián)通信協(xié)議NC-Link，實(shí)現(xiàn)了制造過程中工藝參數(shù)、設(shè)備狀態(tài)、業(yè)務(wù)流程、跨媒體信息以及制造過程信息流的傳輸。

（2）制造系統(tǒng)開始向平臺(tái)化發(fā)展。國(guó)外公司相繼推出大數(shù)據(jù)處理的技術(shù)平臺(tái)。GE公司推出面向制造業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)Predix [11]，西門子發(fā)布了開放的工業(yè)云平臺(tái)Mindsphere [12]；華中數(shù)控率先推出了數(shù)控系統(tǒng)云服務(wù)平臺(tái)，為數(shù)控系統(tǒng)的二次開發(fā)提供標(biāo)準(zhǔn)化開發(fā)和工藝模塊集成方法。當(dāng)前，這些平臺(tái)主要停留在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算技術(shù)層面上，隨著智能化技術(shù)的發(fā)展，其呈現(xiàn)出應(yīng)用到智能機(jī)床上的潛力與趨勢(shì)。

（3）智能化功能初步呈現(xiàn)。國(guó)外，2006年，日本Mazak公司展出了具有四項(xiàng)智能功能的數(shù)控機(jī)床，包括主動(dòng)振動(dòng)控制、智能熱屏障、智能安全屏障、語音提示。DMG MORI公司推出了CELOS應(yīng)用程序擴(kuò)展開放環(huán)境。FANUC公司開發(fā)了智能自適應(yīng)控制、智能負(fù)載表、智能主軸加減速、智能熱控制等智能機(jī)床控制技術(shù)。Heidenhain公司的TNC640數(shù)控系統(tǒng)具有高速輪廓銑削、動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)、動(dòng)態(tài)高精等智能化功能。國(guó)內(nèi)的華中數(shù)控HNC-8數(shù)控系統(tǒng)集成了工藝參數(shù)優(yōu)化、誤差補(bǔ)償、斷刀監(jiān)測(cè)、機(jī)床健康保障等智能化功能。

盡管“互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床”已經(jīng)發(fā)展了十多年，取得了一定的研究和實(shí)踐成果，但到目前為止，只是實(shí)現(xiàn)了一些簡(jiǎn)單的感知、分析、反饋、控制，遠(yuǎn)沒有達(dá)到替代人類腦力勞動(dòng)的水平。由于過于依賴人類專家進(jìn)行理論建模和數(shù)據(jù)分析，機(jī)床缺乏真正的智能，導(dǎo)致知識(shí)的積累艱難而緩慢，且技術(shù)的適應(yīng)性和有效性不足。其根本原因在于機(jī)床自主學(xué)習(xí)、生成知識(shí)的能力尚未取得實(shí)質(zhì)性突破。

2.3. 智能機(jī)床

新世紀(jì)以來，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新一代信息技術(shù)日新月異、飛速發(fā)展，形成了群體性跨越。這些技術(shù)進(jìn)步，集中匯聚在新一代人工智能技術(shù)的戰(zhàn)略性突破，其本質(zhì)特征是具備了知識(shí)的生成、積累和運(yùn)用的能力。

新一代人工智能與先進(jìn)制造技術(shù)深度融合所形成的新一代智能制造技術(shù)，成為新一輪工業(yè)革命的核心驅(qū)動(dòng)力，也為機(jī)床發(fā)展到智能機(jī)床，實(shí)現(xiàn)真正的智能化提供了重大機(jī)遇。

智能機(jī)床是在新一代信息技術(shù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)用新一代人工智能技術(shù)和先進(jìn)制造技術(shù)深度融合的機(jī)床，它利用自主感知與連接獲取機(jī)床、加工、工況、環(huán)境有關(guān)的信息，通過自主學(xué)習(xí)與建模生成知識(shí)，并能應(yīng)用這些知識(shí)進(jìn)行自主優(yōu)化與決策，完成自主控制與執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)加工制造過程的優(yōu)質(zhì)、高效、安全、可靠和低耗的多目標(biāo)優(yōu)化運(yùn)行。

圖4. 智能機(jī)床定義。

利用新一代人工智能技術(shù)賦予機(jī)床知識(shí)學(xué)習(xí)、積累和運(yùn)用能力，人和機(jī)床的關(guān)系發(fā)生根本性變化，實(shí)現(xiàn)了從“授之以魚”到“授之以漁”的根本轉(zhuǎn)變[1]。

3. 基于新一代人工智能的智能機(jī)床

3.1. 智能機(jī)床的控制原理

依據(jù)2.3節(jié)中智能機(jī)床的定義，本文提出智能機(jī)床自主感知與連接、自主學(xué)習(xí)與建模、自主優(yōu)化與決策和自主控制與執(zhí)行的原理與實(shí)現(xiàn)方案，如圖5所示。

圖5. 智能機(jī)床控制原理。

3.1.1. 自主感知與連接

數(shù)控系統(tǒng)由數(shù)控裝置、伺服驅(qū)動(dòng)、伺服電機(jī)等部件組成，是機(jī)床自動(dòng)完成切削加工等工作任務(wù)的核心控制單元。在數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行過程中，數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部會(huì)產(chǎn)生大量由指令控制信號(hào)和反饋信號(hào)構(gòu)成的原始電控?cái)?shù)據(jù)，這些內(nèi)部電控?cái)?shù)據(jù)是對(duì)機(jī)床的工作任務(wù)（或稱為工況）和運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)、定量、精確的描述。因此，數(shù)控系統(tǒng)既是物理空間中的執(zhí)行器，又是信息空間中的感知器。

數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部電控?cái)?shù)據(jù)是感知的主要數(shù)據(jù)來源，它包括機(jī)床內(nèi)部電控實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如零件加工G代碼插補(bǔ)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)（插補(bǔ)位置、位置跟隨誤差、進(jìn)給速度等）、伺服和電機(jī)反饋的內(nèi)部電控?cái)?shù)據(jù)（主軸功率、主軸電流、進(jìn)給軸電流等），如圖5所示。通過自動(dòng)匯聚數(shù)控系統(tǒng)內(nèi)部電控?cái)?shù)控與來自于外部傳感器采集的數(shù)據(jù)（如溫度、振動(dòng)和視覺等），以及從G代碼中提取的加工工藝數(shù)據(jù)（如切寬、切深、材料去除率等），實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床的自主感知。

智能機(jī)床的自主感知可通過“指令域示波器”和“指令域分析方法”[3]來建立工況與狀態(tài)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。利用“指令域”大數(shù)據(jù)匯聚方法采集加工過程數(shù)據(jù)，通過NC-Link實(shí)現(xiàn)機(jī)床的互聯(lián)互通和大數(shù)據(jù)的匯聚，形成機(jī)床全生命周期大數(shù)據(jù)。

3.1.2. 自主學(xué)習(xí)與建模

自主學(xué)習(xí)與建模主要目的在于通過學(xué)習(xí)生成知識(shí)。數(shù)控加工的知識(shí)就是機(jī)床在加工實(shí)踐中輸入與響應(yīng)的規(guī)律。模型及模型內(nèi)的參數(shù)是知識(shí)的載體，知識(shí)的生成就是建立模式并確定模型中參數(shù)的過程。基于自主感知與連接得到的數(shù)據(jù)，運(yùn)用集成于大數(shù)據(jù)平臺(tái)中的新一代人工智能算法庫，通過學(xué)習(xí)生成知識(shí)。

在自主學(xué)習(xí)和建模中，知識(shí)的生成方法有三種：基于物理模型的機(jī)床輸入/響應(yīng)因果關(guān)系的理論建模；面向機(jī)床工作任務(wù)和運(yùn)行狀態(tài)關(guān)聯(lián)關(guān)系的大數(shù)據(jù)建模；基于機(jī)床大數(shù)據(jù)與理論建模相結(jié)合的混合建模。

自主學(xué)習(xí)與建模可建立包含機(jī)床空間結(jié)構(gòu)模型、機(jī)床運(yùn)動(dòng)學(xué)模型、機(jī)床幾何誤差模型、熱誤差模型、數(shù)控加工控制模型、機(jī)床工藝系統(tǒng)模型、機(jī)床動(dòng)力學(xué)模型等，這些模型也可以與其他同型號(hào)機(jī)床共享。模型構(gòu)成了機(jī)床數(shù)字孿生，如圖5所示。

3.1.3. 自主優(yōu)化與決策

決策的前提是精準(zhǔn)預(yù)測(cè)。當(dāng)機(jī)床接受到新的加工任務(wù)后，利用上述機(jī)床模型，預(yù)測(cè)機(jī)床的響應(yīng)。依據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果，進(jìn)行質(zhì)量提升、工藝優(yōu)化、健康保障和生產(chǎn)管理等多目標(biāo)迭代優(yōu)化，形成最優(yōu)加工決策，生成蘊(yùn)含優(yōu)化與決策信息的智能控制i代碼，用于加工優(yōu)化。自主優(yōu)化與決策就是利用模型進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后優(yōu)化決策，生成i代碼的過程。

i代碼是實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床自主優(yōu)化與決策的重要手段。不同于傳統(tǒng)的G代碼，i代碼是與指令域?qū)?yīng)的多目標(biāo)優(yōu)化加工的智能控制代碼，是對(duì)特定機(jī)床的運(yùn)動(dòng)規(guī)劃、動(dòng)態(tài)精度、加工工藝、刀具管理等多目標(biāo)優(yōu)化控制策略的精確描述，并隨著制造資源狀態(tài)的變化而不斷演變。i代碼的詳細(xì)原理和介紹可參考有關(guān)專利[13]。

3.1.4. 自主控制與執(zhí)行

利用雙碼聯(lián)控技術(shù)，即基于傳統(tǒng)數(shù)控加工幾何軌跡控制的G代碼（第一代碼）和包含多目標(biāo)加工優(yōu)化決策信息的智能控制i代碼（第二代碼）的同步執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)G代碼和i代碼的雙碼聯(lián)控，使得智能機(jī)床達(dá)到優(yōu)質(zhì)、高效、可靠、安全和低耗數(shù)控加工，如圖5所示。

3.2. 智能機(jī)床的特點(diǎn)

與數(shù)控機(jī)床、互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床相比，智能機(jī)床在硬件、軟件、交互方式、控制指令、知識(shí)獲取等方面都有很大區(qū)別，具體見表1。

表1 數(shù)控機(jī)床、互聯(lián)網(wǎng)+機(jī)床與智能機(jī)床

3.3. 智能機(jī)床主要的智能化功能特征

不同智能機(jī)床的功能千差萬別，但其追求的目標(biāo)是一致的：高精、高效、安全與可靠、低耗。機(jī)床的智能化功能也圍繞上述四個(gè)目標(biāo)，可分為質(zhì)量提升、工藝優(yōu)化、健康保障、生產(chǎn)管理四大類。

（1）質(zhì)量提升：提高加工精度和表面質(zhì)量。提高加工精度是驅(qū)動(dòng)機(jī)床發(fā)展的首要?jiǎng)恿Α榇耍悄軝C(jī)床應(yīng)具有加工質(zhì)量保障和提升功能，可包括：機(jī)床空間幾何誤差補(bǔ)償、熱誤差補(bǔ)償、運(yùn)動(dòng)軌跡動(dòng)態(tài)誤差預(yù)測(cè)與補(bǔ)償、雙碼聯(lián)控曲面高精加工、精度/表面光順優(yōu)先的數(shù)控系統(tǒng)參數(shù)優(yōu)化等功能。

（2）工藝優(yōu)化：提高加工效率。工藝優(yōu)化主要是根據(jù)機(jī)床自身物理屬性和切削動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行加工參數(shù)自適應(yīng)調(diào)整（如進(jìn)給率優(yōu)化、主軸轉(zhuǎn)速優(yōu)化等）以實(shí)現(xiàn)特定的目的，如質(zhì)量?jī)?yōu)先、效率優(yōu)先和機(jī)床保護(hù)。其具體功能可包括：自學(xué)習(xí)/自生長(zhǎng)加工工藝數(shù)據(jù)庫、工藝系統(tǒng)響應(yīng)建模、智能工藝響應(yīng)預(yù)測(cè)、基于切削負(fù)載的加工工藝參數(shù)評(píng)估與優(yōu)化、加工振動(dòng)自動(dòng)檢測(cè)與自適應(yīng)控制等。

（3）健康保障：保證設(shè)備完好、安全。機(jī)床健康保障主要解決機(jī)床壽命預(yù)測(cè)和健康管理問題，目的是實(shí)現(xiàn)機(jī)床的高效可靠運(yùn)行。智能機(jī)床具有機(jī)床整體和部件級(jí)健康狀態(tài)指示，以及健康保障功能開發(fā)工具箱。其具體功能可包括：主軸/進(jìn)給軸智能維護(hù)、機(jī)床健康狀態(tài)檢測(cè)與預(yù)測(cè)性維護(hù)、機(jī)床可靠性統(tǒng)計(jì)評(píng)估與預(yù)測(cè)、維修知識(shí)共享與自學(xué)習(xí)等。

（4）生產(chǎn)管理：提高管理和使用操作效率。生產(chǎn)管理類智能化功能主要實(shí)現(xiàn)機(jī)床加工過程的優(yōu)化及整個(gè)制造過程的低耗（時(shí)間和資源）。智能機(jī)床的生產(chǎn)管理類智能化功能主要分為機(jī)床狀態(tài)監(jiān)控、智能生產(chǎn)管理和機(jī)床操控這幾類。其具體功能可包括：加工狀態(tài)（斷刀、切屑纏繞）智能判斷、刀具磨損/破損智能檢測(cè)、刀具壽命智能管理、刀具/夾具及工件身份ID與狀態(tài)智能管理、輔助裝置低碳智能控制等。

4. 智能數(shù)控系統(tǒng)和智能機(jī)床的工程實(shí)踐

根據(jù)HCPS的三元模式[14]，在生產(chǎn)實(shí)踐中的數(shù)控機(jī)床，機(jī)床是主體，數(shù)控系統(tǒng)是主導(dǎo)，人是主宰。從手動(dòng)機(jī)床到數(shù)控機(jī)床再到智能機(jī)床，最大的變化就在于數(shù)控系統(tǒng)的作用不斷增強(qiáng)。機(jī)床的智能化程度，主要取決于其主導(dǎo)者數(shù)控系統(tǒng)的智能化程度。智能機(jī)床需要配備相應(yīng)的智能數(shù)控系統(tǒng)（intelligent numerical controller, INC）。

4.1. 智能數(shù)控系統(tǒng)

本文研制了一款智能數(shù)控系統(tǒng)工程樣機(jī)——華中9型INC，其設(shè)計(jì)方案和平臺(tái)架構(gòu)如圖6所示。在INC中，數(shù)控裝置、伺服驅(qū)動(dòng)、電機(jī)和其他輔助裝置組成LocalNC，它是數(shù)控機(jī)床的本地部分，完成數(shù)控機(jī)床的實(shí)時(shí)控制。

圖6. INC體系構(gòu)架。

除能實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)數(shù)控系統(tǒng)的全部功能之外，INC還要具備智能化所需的最基本的感知能力，能實(shí)現(xiàn)控制過程中的指令數(shù)據(jù)、響應(yīng)數(shù)據(jù)以及必要的外部傳感器數(shù)據(jù)（如溫度、振動(dòng)、視頻信號(hào)等）的實(shí)時(shí)采集和傳輸。

INC通過NCUC2.0總線實(shí)現(xiàn)伺服驅(qū)動(dòng)、智能模塊、外部傳感器等多源數(shù)據(jù)的感知。利用NC-Link實(shí)現(xiàn)與數(shù)控機(jī)床、工業(yè)機(jī)器人、AGV小車、智能模塊等設(shè)備的連接，獲得大數(shù)據(jù)并存儲(chǔ)于INC-Cloud云平臺(tái)。

在INC中，建立物理機(jī)床響應(yīng)模型構(gòu)成數(shù)字孿生，由此實(shí)現(xiàn)智能化功能是其主要特征。在INC的體系架構(gòu)中，我們建立物理機(jī)床和數(shù)控系統(tǒng)所對(duì)應(yīng)的數(shù)字孿生模型Cyber MT和Cyber NC，它們可以在虛擬空間模擬真實(shí)世界的Physical MT和Local NC的運(yùn)行原理和響應(yīng)規(guī)律。作為Physical與Cyber的結(jié)合，INC不僅包括傳統(tǒng)的NC物理實(shí)體，也包括Cyber NC和Cyber MT，它們是INC實(shí)現(xiàn)智能的關(guān)鍵。

4.2. 智能機(jī)床樣機(jī)

基于INC智能數(shù)控系統(tǒng)，以S5H精密加工機(jī)床、BL5-C車床、BM8-H銑床為主體，研制了三款智能機(jī)床的工業(yè)樣機(jī)，如圖7所示，分別從三個(gè)方面驗(yàn)證本文所提的智能化使能技術(shù)。

圖7. 基于INC的智能機(jī)床樣機(jī)。（a）S5H精密加工機(jī)床；（b）BL5-C智能車床；（c）BM8-H智能銑床。

S5H精密機(jī)床采用大理石床身，機(jī)床采用龍門結(jié)構(gòu)，各進(jìn)給軸采用直線電機(jī)驅(qū)動(dòng)，并安裝高精度光柵尺。采用了3套獨(dú)立的溫控系統(tǒng)，分別對(duì)主軸、床身和冷卻液進(jìn)行恒溫控制。主軸和床身上安裝18個(gè)溫度傳感器，主軸前端軸承及工作臺(tái)共安裝3個(gè)振動(dòng)傳感器。該機(jī)床定位精度< 1 μm，重復(fù)定位精度< 0.5 μm。S5H精密加工機(jī)床用于驗(yàn)證基于Cyber NC和雙碼聯(lián)控的模具加工質(zhì)量?jī)?yōu)化技術(shù)。

BL5-C車床為斜床身結(jié)構(gòu)，分別在機(jī)床X向和Z向進(jìn)給軸（軸承座、螺母座）、主軸（軸承）、床身等重要位置安裝溫度傳感器檢測(cè)機(jī)床溫度變化，主軸（軸承）箱體上安裝振動(dòng)傳感器檢測(cè)振動(dòng)頻率，機(jī)床X向和Z向進(jìn)給軸安裝光柵尺，實(shí)現(xiàn)全閉環(huán)控制。該機(jī)床定位精度< 6 μm，重復(fù)定位精度< 3 μm，車削工件圓度< 2 μm。BL5-C車床用于驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)及深度學(xué)習(xí)的車削加工工藝參數(shù)優(yōu)化技術(shù)。

BM8-H銑床在各進(jìn)給軸絲杠螺母、軸承座、電機(jī)座部位分別安裝共9個(gè)溫度傳感器，主軸箱中安裝4個(gè)溫度傳感器，它們用來監(jiān)測(cè)機(jī)床的熱變形；主軸和工作臺(tái)上各安裝一個(gè)三軸振動(dòng)傳感器，各進(jìn)給軸安裝高精度光柵尺實(shí)現(xiàn)全閉環(huán)控制。該機(jī)床定位精度< 10 μm，重復(fù)定位精度< 8 μm。BM8-H銑床用于驗(yàn)證基于動(dòng)力學(xué)及深度學(xué)習(xí)的機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)混合建模及誤差補(bǔ)償技術(shù)。

4.3. 智能機(jī)床主要的智能化應(yīng)用案例

4.3.1. 基于 Cyber NC 和雙碼聯(lián)控的模具加工質(zhì)量?jī)?yōu)化

本案例在配置INC的S5H精密機(jī)床上實(shí)現(xiàn)，以典型的模具試切件Mercedes（圖8）為例，驗(yàn)證數(shù)字孿生和雙碼聯(lián)控技術(shù)對(duì)曲面加工表面質(zhì)量?jī)?yōu)化的效果。

圖8. Mercedes試件。

基于S5H精密機(jī)床的幾何與結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立數(shù)控裝置的參數(shù)級(jí)的數(shù)字孿生Cyber NC。數(shù)控裝置的物理實(shí)體和Cyber NC在插補(bǔ)層面上是完全等效的，它們對(duì)曲面加工程序生成的插補(bǔ)指令完全一致。

在實(shí)際加工前，模具加工G代碼在Cyber NC上進(jìn)行仿真優(yōu)化。以插補(bǔ)軌跡的平滑和指令進(jìn)給速度的橫向一致性為優(yōu)化目標(biāo)，進(jìn)行優(yōu)化迭代，不斷修正插補(bǔ)軌跡和速度規(guī)劃指令，直到優(yōu)化目標(biāo)實(shí)現(xiàn)為止，并依據(jù)優(yōu)化結(jié)果生成i代碼指令。在實(shí)際加工中，G代碼與包含優(yōu)化結(jié)果的i代碼在數(shù)控系統(tǒng)同時(shí)執(zhí)行，雙碼聯(lián)控完成加工。

優(yōu)化前后效果如圖9所示。實(shí)驗(yàn)表明，利用基于孿生模型仿真和雙碼聯(lián)控的方法可顯著改善進(jìn)給速度的橫向一致性，從而提高零件表面的加工質(zhì)量。經(jīng)觀察，優(yōu)化后加工零件特征更加清晰，一致性更好，與原始CAD模型的符合度更高[圖9（b）]。

圖9. Mercedes試件區(qū)域A優(yōu)化前后對(duì)比。（a）進(jìn)給速度色譜圖[15]；（b） 加工表面質(zhì)量。

4.3.2. 基于大數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的車削加工工藝參數(shù)優(yōu)化

在數(shù)控加工中工藝參數(shù)的優(yōu)化至關(guān)重要，它們影響著零件的加工質(zhì)量、效率、機(jī)床和刀具等制造資源的壽命等[16,17]。針對(duì)工藝參數(shù)優(yōu)化，目前已經(jīng)開展了許多相關(guān)研究。一種方式是通過對(duì)機(jī)床加工過程中切削力、切削穩(wěn)定性等的理論建模，來實(shí)現(xiàn)對(duì)工藝參數(shù)的優(yōu)化[18]。除基于理論分析建模的工藝參數(shù)優(yōu)化外，近年來也出現(xiàn)了基于大數(shù)據(jù)模型的工藝參數(shù)優(yōu)化方法[19,20]。

本案例在配置INC的BL5-C智能車床上實(shí)現(xiàn)，利用數(shù)控加工過程數(shù)據(jù)，建立車床的工藝系統(tǒng)響應(yīng)模型，驗(yàn)證基于大數(shù)據(jù)的加工工藝知識(shí)學(xué)習(xí)、積累與運(yùn)用方法的可行性與有效性。其具體過程為：

（1）以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為描述該車床工藝系統(tǒng)響應(yīng)規(guī)律的模型，模型的輸入端為切削深度、切削半徑、材料去除量等5個(gè)工藝參數(shù)，輸出端為主軸功率，如圖10所示。

圖10. 表征BL5-C車床工藝參數(shù)——主軸功率響應(yīng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

（2）選擇該型車床實(shí)際生產(chǎn)常見的零件進(jìn)行加工，記錄加工時(shí)的指令域大數(shù)據(jù)。從其中的主軸功率數(shù)據(jù)中分離出穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出端訓(xùn)練樣本。通過指令域分析方法，提取穩(wěn)態(tài)樣本對(duì)應(yīng)的切削參數(shù)，包括切削深度、進(jìn)給速度、材料去除量、主軸轉(zhuǎn)速、回轉(zhuǎn)半徑等，作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入端訓(xùn)練樣本。不斷提取穩(wěn)態(tài)樣本訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，隨著加工的進(jìn)行，該模型逐步具備了對(duì)加工主軸功率進(jìn)行預(yù)測(cè)的能力，即生長(zhǎng)出了一個(gè)仿真該機(jī)床車削主軸功率的模型。

（3）新的加工零件（形狀和工藝參數(shù)都不同的零件）在實(shí)際加工前，先在該模型中進(jìn)行仿真、迭代、優(yōu)化。對(duì)表2所示零件，以最大允許主軸功率及功率的波動(dòng)為約束條件針對(duì)加工效率進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化前后的進(jìn)給速度、主軸功率曲線分別如圖11（a）、（b）所示，加工時(shí)間如表2所示。結(jié)果表明，在滿足約束條件的情況下，優(yōu)化后的加工時(shí)間較優(yōu)化前縮短了27.8%。

表2 優(yōu)化結(jié)果

圖11. 優(yōu)化前后結(jié)果。（a）進(jìn)給速度；（b）主軸功率。

4.3.3. 基于動(dòng)力學(xué)及深度學(xué)習(xí)的機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)混合建模及誤差補(bǔ)償

機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)建模，是實(shí)現(xiàn)控制策略優(yōu)化、參數(shù)設(shè)定和輪廓誤差預(yù)補(bǔ)償，提升進(jìn)給系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能的基礎(chǔ)[21,22]。基于理論分析，Erkorkmaz和Altintas [23]通過對(duì)進(jìn)給系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)學(xué)和物理分析，并利用無偏最小二乘方法和摩擦力模型進(jìn)行進(jìn)給系統(tǒng)動(dòng)態(tài)參數(shù)辨識(shí)和摩擦特性分析方法，建立進(jìn)給系統(tǒng)模型，指導(dǎo)高速進(jìn)給系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。不同于理論建模方法，一些學(xué)者專注于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的建模方法。Huo和Poo [24]提出了一種分線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模方法，建立機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)模型。利用該模型，輸入指令位置，即可預(yù)測(cè)出機(jī)床的實(shí)際響應(yīng)位置。Li等[25]提出了一種基于深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法，建立了反向間隙誤差預(yù)測(cè)模型。

本案例在配置INC的BM8-H智能銑床上實(shí)現(xiàn)，采用大數(shù)據(jù)和多領(lǐng)域理論建模混合的方式建立機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的模型，探討機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的建模方法以及利用模型仿真結(jié)果實(shí)施的補(bǔ)償?shù)目尚行浴Ｆ鋵?shí)施步驟如下：

（1）以BM8-H智能銑床為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，建立其X和Y軸工作臺(tái)的多領(lǐng)域理論模型。該模型包括伺服驅(qū)動(dòng)、伺服電機(jī)和工作臺(tái)及其機(jī)械傳動(dòng)部件。其中，伺服驅(qū)動(dòng)、伺服電機(jī)的模型采用其設(shè)計(jì)參數(shù)建模。機(jī)械部分模型的主要參數(shù)如表3所示。為了準(zhǔn)確辨識(shí)這些參數(shù)，應(yīng)用敏感度分析確定辨識(shí)次序，敏感度低的先給一個(gè)缺省值，從高到低依次進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。參數(shù)的理論分布區(qū)間及辨識(shí)結(jié)果如表3所示。

表3 辨識(shí)參數(shù)及其辨識(shí)區(qū)間

用半徑50 mm、進(jìn)給速度3000 mm·min?1的圓軌跡驗(yàn)證該模型的預(yù)測(cè)精度，結(jié)果如圖12（b）所示，最大輪廓誤差為10.07 μm。

圖12. （a）圓形輪廓指令輪廓、實(shí)際輪廓、動(dòng)力學(xué)模型仿真及混合模型預(yù)測(cè)輪廊；（b）圓形輪廓?jiǎng)恿W(xué)模型仿真誤差（紅色）、混合模型預(yù)測(cè)誤差（藍(lán)色）。

（2）為進(jìn)一步提高預(yù)測(cè)精度，設(shè)計(jì)如圖13所示的混合模型。該模型由一個(gè)基礎(chǔ)模型和一個(gè)偏差模型兩部分組成。基礎(chǔ)模型即第（1）步得到的多領(lǐng)域理論模型。偏差模型是一個(gè)6層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。其輸入端為進(jìn)給系統(tǒng)的指令序列和多領(lǐng)域理論模型的仿真預(yù)測(cè)序列，輸出端為仿真預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值之間的差值序列。從X、軸工作臺(tái)運(yùn)行各種輪廓軌跡時(shí)的指令數(shù)據(jù)和實(shí)測(cè)編碼器數(shù)據(jù)中提取樣本，對(duì)X、Y軸各自的偏差模型進(jìn)行訓(xùn)練，可以分別得到其偏差模型。

圖13. 機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的混合模型示意圖。

其中，基礎(chǔ)模型主要模塊主要包含APR（automatic position regulator）位置調(diào)節(jié)器、ASR（automatic speed regulator）速度調(diào)節(jié)器、ACR（automatic current regulator）電流調(diào)節(jié)器、電機(jī)及機(jī)械傳動(dòng)部分。r為系統(tǒng)指令輸入，w為實(shí)際輸出，F0為擾動(dòng)輸入。

（3）輪廓誤差預(yù)測(cè)精度如圖12（b）所示，混合模型預(yù)測(cè)誤差最大值為3.21 μm。可以滿足中等精度機(jī)床補(bǔ)償所需的預(yù)測(cè)精度要求。根據(jù)預(yù)測(cè)軌跡的輪廓誤差對(duì)圓軌跡進(jìn)行位置補(bǔ)償，效果如圖14所示，補(bǔ)償前輪廓誤差約12.53 μm，補(bǔ)償后輪廓誤差約為4.58 μm（減少63.4%）。結(jié)果表明經(jīng)典的多領(lǐng)域建模與人工智能典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型相融合的混合建模方法，可以提升機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)控制精度。

圖14.（a）圓指令輪廓、補(bǔ)償前實(shí)際輪廓及補(bǔ)償后實(shí)際輪廓；（b）圓輪廓誤差（紅色）及補(bǔ)償后輪廓誤差（藍(lán)色）。

5. 總結(jié)與展望

本文對(duì)新一代人工智能技術(shù)在數(shù)控機(jī)床上的融合與應(yīng)用進(jìn)行了探索，分析了機(jī)床從數(shù)控機(jī)床，經(jīng)“互聯(lián)網(wǎng)+”機(jī)床，走向“智能+”機(jī)床的發(fā)展趨勢(shì)。研究了利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自主感知與連接、自主學(xué)習(xí)與建模、自主優(yōu)化與決策及自主控制與執(zhí)行的“賦能”原理，揭示了機(jī)床智能化的本質(zhì)在于它可以在生產(chǎn)服役過程中自動(dòng)生成知識(shí)、積累知識(shí)并運(yùn)用知識(shí)以實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)、高效、可靠、安全、低耗的目標(biāo)。為實(shí)現(xiàn)給數(shù)控機(jī)床賦予智能，本文提出了指令域分析方法、混合型數(shù)字孿生模型和雙碼聯(lián)控三項(xiàng)智能化使能技術(shù)，設(shè)計(jì)開發(fā)了INC數(shù)控系統(tǒng)工程樣機(jī)，研制了三臺(tái)智能機(jī)床。在這三臺(tái)智能機(jī)床上開展了三項(xiàng)應(yīng)用驗(yàn)證，結(jié)果表明，文中提出的三項(xiàng)智能化使能技術(shù)具有較好可行性及先進(jìn)性，它們可顯著改善曲面加工表面品質(zhì)（在曲面特征處過渡平滑）、提高加工效率（提升27.8%）、減少進(jìn)給系統(tǒng)輪廓誤差（減少63.4%）。

本文當(dāng)前的研究工作，是對(duì)智能機(jī)床的初步探索。未來值得進(jìn)一步深入研究的內(nèi)容有：從加工過程積累數(shù)據(jù)中獲取適用于機(jī)器學(xué)習(xí)建模的有效樣本（正樣本和負(fù)樣本）的方法，智能機(jī)床共享、共用、共智的平臺(tái)技術(shù)；以及與機(jī)床行業(yè)需求融合的人工智能技術(shù)在生產(chǎn)實(shí)踐中的應(yīng)用技術(shù)。

致謝

特別感謝中國(guó)工程院周濟(jì)院士對(duì)本文的指導(dǎo)。本文在國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（51675204和51575210）和國(guó)家科技重大專項(xiàng)04專項(xiàng)課題（2018ZX04035002-002）的支持下完成。

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