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内容简介：

超越智能制造：新一代柔性智能数控机 1 S. Mekid 2 P. Pruschek 3 J. Hernandez 1 英国， 曼彻斯特大学 ， 航天和民用工程 机械学院 ，曼彻斯特 m60 1qd 2 德国， 斯图加特大学 ， 控制工程研究所机床制造单位 3 西班牙 IDEKO 科技中心， Kalea 阿里加， 2 20870 格伊巴 Gipuzkoa 文章信息： 文章历史： 2006 年 11 月 30 日保存， 2008 年 3 月 3 日形式修改， 2008 年 3月 4 日被接受保存， 2008 年 4 月 29 日网上可用。 摘要： 对于下一代机械加工 中心的智能重构制造系统的新挑战已经提上议程。 零缺陷的工件和准时化生产技术的目标是达到高质量、高性能的生产。可持续发展需要一个不仅包括柔性的智能制造 还有 产品和服务活动 的 整体的办法。可能机器架构等特点的新航线的理念 的 混合过程，过程检验与修复会 很有 特点 和 下一代智能机床中心相关的各种 方面的 挑战。 2008 爱思唯尔公司保留所有权利 1引言 复杂零件在批量生产中的零缺陷加工是一种高性能的表现，它成为对新一代智能机床的所必需的新挑战。提高机器，产品的精密度和准确度为一个应用范围广泛的从超精密到批量生产的的过程提供 了更高的品质和更好的可靠性等大量好处。最近开发的超精密加工是在非常严苛的条件下达到纳米精度。机床工业是用来完成一系列要求的： 例如 电子商务 ， 即时制造 和最重要的零缺陷部件 。 这是通过集成新材料，设计理念，及控制机制 来保障 机床运行在高速精度低于 5lm。然而 对于灵活的和自主优化的及其的人类制造经验一体化的整合却广泛缺失。 这可以通过加强现有的计算技术和整合 现有的 设计，自动化，机械加工、服务 等人类知识 为电子制造 服务而实现。新一代智能机床将是一种可以实现对人类与机器智能，制造知识和先进的设计技术的动态融合的一种新型智能重构 制造系统。这可能会导致低成本自主优化的一体机的出现。它将包括使用常规和先进的制造工nts艺来生产优质无差错的工件的高容错预测维修设施。 加工过程监测与控制是一个核心概念， 它创造 了新一代的灵活的 自主优化 智能数控机 。 过程测量和 信息的处理 提供的专用传感器安装在机器 上 ， 来保证在 自主决策的基础上在线正确 地判断机器，零件，工具和加工工艺条件，从而增加机器的可靠性实现零缺陷， 带来 更高的生产率和效率 。 事实上，主要的传感与处理技术中的 在文字上 侧重于状态监测 等 战略部分（表面粗糙度，表面完整性和尺寸精度），工具状态监测（所谓TCM 磨损和 破损检测），状态监测（颤振发生过程和碰撞检测）和机组成情况监测预测维修（旋转组件和部分受摩擦导轨）等 。 由于 切削区的恶劣的环境， 直接和在线测量通常是不可能 ，所以过去几十年 主要的研究工作 部分 和工具监测一直侧重于间接测量技术（工艺状态），在切割过程 中 （即切削力和切削，振动，声发射，温度等等）进行特征测定，间接推断 出部件 和工具的条件 。 开放结构控制器 中的 数控内伺服信号 提供的灵敏度正在 进行研究，因为它们使发展监测和控制策略不需要 在机器上 安装额外的传感器 。 在相同的方式， 以在线监测 提供的数据为基础， 随着集成过程控 制策略应用于机床控制结构，数控机床将 可以进行自主 优化。 加工过程的控制策略分为两大类，即自适应控制约束（ ACC）和自适应控制优化（ ACO）。 在前者 ACC 控制策略中，以提高工作效率和可重复性为目的，通过调节参数（即切削进给）的切削加工使过程变量（即切削力）保持恒定且处于控制之下。ACC 的战略的主要研究工作集中在切割力控制和颤振抑制。 另一方面，后者的过程控制策略（ ACO）要特别注意。可以发现这样的典型例子：提供这样的控制系统的主要功能是加工后的自优化工艺参数设置（即饲料，切削深度等），与安装时 间最小化的目标，流程知识管理和流程优化，实现生产时间的灵活性。以监测的工艺性能和使用过程中的后处理测量所产生的部分质量为知识基础的过程模型是用来确定新的切削参数的优化组合，来保障自主优化。以同样的的方式， ACO 系统作为前面的步骤来优化，也适用于选择第一处理设置为新的零件的质量和过程的要求。因此，如果在机床控制架构中是要开发一个灵活的智能数控机床，以工艺知识为基础的模型是最重要的一个部分。 nts 除了根据工艺条件适应控制参数，控制参数也有是处理过程中最佳的（包括改变工件和工具的操作），而操作帐户通常花费 50以上 的整体工作时间来完成定位操作。在早期，优化参数的方法只集中在减少定位时间和进给轴的稳定时间只（如增益的位置控制回路增益和速度控制回路的复位时间）。随着越来越多的计算功率，优化所描述的方法现在可以被重新研究使用与更广泛的参数包括的参数是直接影响轴的振动的加速度和加加速度的限制设置。如果受控轴的特性是已知的由装置的振动行为，足够代编程轨迹可以得到进一步优化。输入整形的方法可以被用来设计轨迹不激发一个给定的系统的谐振频率。因此，建立时间和定位时间，可以进一步减少。 通过自我学习，特别是关于参数的优化，所谓的机器学习方法的兴趣将推出过程监测和控制策略对智能为主要研究趋势制造系统。 2 新一代数控机的特性预测 新一代机器中心的特性预测如下： （一）整合：一体机工具能够执行一个平台上的传统和非传统进程。（二）双向数据流：一个双向的过程链统一的数据定义 CAD， CAM， CNC 和驱动系统之间的通信交换。 （三）过程控制回路：发展和 CNC 一体化强大而可靠的实时战略过程中的工具，部分和过程状态监测和控制。（四）预测性维护：机器部件的负载情况依赖状态监测规范自力更生机操作的基础。这之后 ，将制定一个自我组织的预测性维护日程安排，自我和远程诊断功能的基础上，涵盖了短期和长期的问题。 （五）自治区优化：自配置自优化控制系统的自主生产开发的基础上，过程监控，特性和工艺知识的管理。 为了便于这样的特性，实施以下项目是必要的： （ a）要制定一个致力于电子制造的综合智能机中心。 （ b）研究和开发快速，稳定，僵硬的混合加工过程中可重新配置的机器准备未来工具机的新平台。 nts（ c）调查总误差补偿的实施和在原位检测设备。 （ d）为开发和生产新的方法和概念，自主制造，自我监督和自诊断 /调整 /治疗。 （ e）为开发和 集成的实时过程控制器开放式数控系统和驱动系统架构，以机从一个轴控制系统，是根据对上线的加工过程控制自力更生系统信息提供强大的和可靠的传感技术，工具，零件和加工工艺条件监控。 （ f）制定和采用的可扩展性和知识为基础的 CAM 系统，该系统能够识别复杂的功能，进行自学习过程中的监测提供的数据机控制回路的基础上，自主部分品质，机器生产力和流程效率的要求，确定最佳工具 /套。继 e 制造方法，在第二步骤中， CAM 系统能够下分享自优化过程联网的计算机之间的知识得到发展。 机床制造商为了实现这些目标，需要一个跨学科的方法 ，其中包括控制制造商，研究机构和潜在的最终用户。这样的发展将实现数在未来的突破，例如（一）无延迟暨零停机时间的生产：我们所提出的制造方法使用电子服务的基础上提供数据加工的过程，传感器信号和人的经验，被集成在零延迟时间的系统，使机器的接近零停机时间和生产，以满足用户具有零延迟时间的要求。 （二）自力更生的生产机器将能够运行广泛的自治。 （三）优化生产：自我配置和自我优化，将消除生产错误的局限性，过程中的测量设备。 3 灵活的智能机器的概念 在图 2，作者提出了一种新的综合性的概念，新一代的机床中心。基于所述学到 的知识和提取的特征，实现自我控制，控制系统的性能将延长制造更好的成本效益，高品质，容错和更灵活的系统的目标与过程能力。新的智能控制系统开发和集成其开放式架构控制器作为 OpenCNC？或基于 OSACA-CNC 的。为了允许一个自动化的无差错生产停机时间接零，开放接口，学习能力，自我调整和自我调节机制，以及先进的基于模型的预测仪器一定要实现这些层。质量检验工作的原位环境条件考虑。这是第一次，可能是自愈的概念与网上维护。 3.1加工过程监控与控制的工业要求 nts把重点放在未来的需求方面，刚刚在时间的生产和零缺陷组件，以 及不断提高的质量和过程效率。自动化水平加工过程监测和控制系统的这些要求。然而，考虑到有越来越多的需要生产小批量在市场上，在这样的自动化系统的灵活性缺乏是主要的缺点处理。 事实上，灵活的监控系统需要根据市场的实际需求，因此，在不同切削条件下可靠的过程诊断是必要的。如今，共享一个共同的问题的常规方法零件和刀具状态监测的监测方法是不断变化的切削条件下的可靠性缺乏因此限制了这样的自动化系统的灵活性作为这个问题的特性例的工艺条件基于的工具状态监测（ TCM），工艺条件的影响不仅在刀具状态的变化，但通过切削条件下，它也直接影响。此外，在不同的切削条件下，不同的磨损机制可以激活在工具上，每一个具有其特定的过程和部件条件的影响。因此，当设置新的切削条件下的过程监控系统，需要以前的试验过程中的信号数据库检索。这些都是结合在一起的必要的过程知识与熟练的操作人员，以解释的变化过程中的行为（即力，振动等）和设置适合的检测限。此外，灵活的过程监控设备往往需要额外的传感器，可以失败，并导致不可预见的停机时间。其结果是，当高灵活性监测系统是必需的，通常在工业开关关闭，并进行后处理直接测量，在加工零件的质量缺乏相应的可靠性。 处理这样的问题， 基于模型的过程监控和传感器融合