優質 高效 綠色 低耗——訪北京航空航天大學機械工程及自動化學院劉強教授

本刊記者/Reporter 汪 藝/WANG Yi

劉強：男，1963年生，工學博士，北京航空航天大學機械工程及自動化學院教授、博士生導師、北京市高效綠色數控加工工藝及裝備工程技術研究中心學術帶頭人。兼任國家“863計劃”先進制造技術領域主題專家、“數控一代”應用示范工程總體組專家、中國機械工程學會機械工業自動化分會主任委員、全國智能制造發展聯盟學術委員會副主任等。主要研究方向為數控加工過程仿真及優化、智能數控與運動控制技術。主持NSFC重大項目課題和面上課題、04重大科技專項等各類重要科研計劃課題30余項，帶領創新團隊實施“千臺數控機床增效工程”并提供全面技術支持，獲省部級科技進步獎3項、中國儀器儀表發明獎/全國發明展覽會金獎各1項，發表學術論文100余篇，獲批專利和軟件著作權30余項。還曾獲北京市優秀教師、北京市優秀青年骨干教師、美國UTC容閎科技教育獎、北航“十佳教師”等。

數控系統可以說是數控機床中最關鍵的功能部件之一，而測量技術對數控系統功能的發揮起著至關重要的作用。目前數控切削加工、數控系統及測量技術的發展狀況如何，為此本刊記者采訪了數控切削加工領域著名專家北京航空航天大學機械工程及自動化學院劉強教授。

數控切削過程仿真優化和智能控制

劉教授已經在數控加工領域耕耘了20多年，總的說來工作主要涉及兩個方面：數控加工過程動力學的仿真及優化、智能數控及高性能運動控制技術。

劉教授上世紀80年代在北航攻讀碩士研究生期間，就開始從事機床計算機控制、加工過程的監控等方面的研究；90年代，劉教授作為訪問學者和聯合培養博士生在The University of British Columbia的制造自動化實驗室(MAL)，師從知名學者Prof.Y.Altintas和郇極教授，開展了數控加工過程的智能控制系統方面的研究工作，涉及開放式的智能控制系統、數控加工過程自適應控制和刀具磨損預報監測等；90年代末期回國時，適逢數控加工快速增加、高速加工進行中國，尤其在航空航天領域大范圍應用。大量數控機床的引進為解決精密復雜零件的加工提供了物質基礎，但是由于多種原因整個行業存在加工效率和加工質量不高的問題。舉一個當時典型的例子，在類似的機床刀具硬件設備情況下，某個航空結構件國外3天完成，而國內企業轉包生產需用15天才能完成加工，且完工后還存在上百處各種缺陷。這種現象使得企業迫切需要從原來重視“技術改造”進一步發展“改造技術”，改變以前憑經驗進行編程和參數選擇，這就要求從基本原理、技術方法、軟硬件工具和基礎數據方面進行創新和突破。劉教授帶領研究團隊在數控銑削加工過程力學/動力學建模、切削過程物理仿真和參數優化方面研究工作的基礎上，根據加工的實際要求和基于對“機床-刀具-工件”工藝系統特性的測試辨識，進而對切削加工過程力、振動、變形等物理量進行仿真，從而優化切削過程主軸轉速、進給速度、切削深度等切削參數，并通過仿真預知實際加工中切削力、切削功率、振動及加工表面形貌等情況。新的基于切削過程動力學的仿真優化方法應用到企業的數控加工中，效果十分顯著，原來15天的結構件數控加工縮短到5天就能完成，而且質量很好。

劉教授的團隊緊密結合國內制造企業數控加工技術的新發展和新需求，將理論研究與工程實踐相結合，自主研究開發了“X-Cut”、“e-Cutting”系列數控切削過程力學、動力學仿真優化系統，為原國防科工委組織實施的“千臺數控機床增效工程”提供了數控加工過程仿真優化的技術方法和應用工具，軟硬件兼備，并先后兩期已在100多家企業推廣應用，取得了顯著的提質增效成果，成為“產、學、研”合作進行先進技術推廣應用的1個成功范例。使得一線的數控加工從各個層面對數控機床增效的理念有了新的認識，技術手段上升到一個新的臺階，從以經驗為主轉變到以計算機仿真優化、定量分析和優化的新的途徑上，效果非常好。在此基礎上，團隊進一步以增效過程中獲得的寶貴數據為基礎，建立了數控切削加工工藝數據庫，目前數據庫已經有涉及機床、刀具、工件材料、冷卻液、切削參數、典型零件工藝等方面的有效數據，數據量已達近10萬組。區別于以前經典的切削工藝數據庫，除了切削參數普通的查詢方式外，該數據庫還可以機床、刀具、工件材料作為組合，有針對性地選擇切削參數，并在其中嵌入了仿真優化的工具，這樣使得數據庫的使用者針對自己的對象進一步仿真優化，獲得更好的加工參數和工藝。

劉教授的另一個研究方向是智能數控及高性能運動控制技術的研究開發。最早從運動控制本身入手，當時面對的是電子封裝機械上一種高速度、高加速度、高精度的直線電動機驅動工作臺，要求進給速度達到48 m/min，加速度從6g提升到10～12g，定位精度達到1 μm。經過研究探索，劉教授提出了一種稱為“寬頻多模態運動耦合建模”的方法，通過建模辨識、仿真分析，實現了該工作臺總共70多個設計參數對系統頻率特性影響的參數化定量分析，從而可以用來指導工作臺的優化設計和控制。劉教授的團隊從2003年開始與國外企業合作做這個項目，后來在此方向上又獲得“十五”期間國家自然科學基金重大項目“先進電子制造中的關鍵科學技術問題”的支持，經過持續的研究和努力，形成的樣機和仿真分析系統最終使得合作企業大幅度提高了運動控制系統的性能，超過了預期目標，并基于參數化仿真分析，提出了與數控機床“重心驅動”等異曲同工的一系列高性能運動系統的設計控制方法。近幾年，劉教授又進一步深化高性能運動控制和智能數控方向的研究工作，2013年又主持了國家自然科學基金重大項目課題“基于流線場模型驅動的復雜曲面直接插補和空間刀補算法與控制”，他與項目中的數學學科研究團隊密切合作，研究面向葉片、螺旋槳等一類復雜曲面直接插補數控的新原理和新方法，目前已經取得階段性研究成果。

數控系統和測量技術

在談及數控機床、數控系統和測量技術的關系時，劉教授介紹到，形象地說，數控機床是執行各種運動的“手臂”，數控系統是控制整臺機床的“大腦”，測量則是數控機床和加工過程的“眼睛”，它是機床運動控制和加工質量保證的重要手段，主要體現在4個方面。

（1）數控機床運動控制中的位置、速度等的測量反饋。數控機床的各個運動坐標控制，目前主要以光柵尺或編碼器作為測量元件，應用廣泛，技術成熟，其發展趨勢是更高分辨率、低成本、高可靠性。

（2）零件裝夾在機測量及自適應加工。采用機床自帶的探針式測頭或激光測頭，可以對零件裝夾位置和工件坐標進行測量和計算，在此基礎上，發展了自適應加工技術，即通過在位測量快速獲取實際裝夾條件下的工件坐標，自動送入數控系統，處理后即按工件坐標自動調整修改數控程序中的坐標偏移量，從而節省零件在機床上的安裝找正時間，此外，通過在機測量計算還可實現加工余量的自動分配，保證零件的可加工性。這項技術對于大型結構件和少余量毛坯(如3D打印的毛坯)，可以有效減少加工輔助時間，提高綜合加工效率。

（3）加工過程中零件原位測量。采用激光掃描、光學照像等非接觸式的快速測量方法，對數控加工過程中或加工完成后的零件，實現零件在機床原位上的在機測量，并通過快速重構獲得零件當前狀態下的三維實體模型，進一步與設計模型或工藝模型比對，分析加工誤差或變形，并將處理后的誤差數據用于加工過程的偏移補償。數控加工過程零件原位測量技術已開始走向實用，將有效保證加工質量和效率。

（4）機床工作狀態多物理量的測量。對機床加工過程中振動、溫度、切削力以及電機電流、功率等物理量采用相應的傳感器和信號處理系統進行測量、采集及處理，其目的是對機床工作狀態及加工過程情況進行監控，并對機床故障進行診斷、判別和報警。隨著傳感器和信號處理技術的發展，對數控機床及加工過程進行多傳感器測量和融合，已成為數控機床和數控加工過程智能化的重要方向。

現狀和未來

制造業要適應未來經濟發展的需求，國內外都從戰略高度提出了目標計劃，美國制訂了大規模制造業重振計劃，先后出臺了《先進制造伙伴計劃》、《國家制造創新網絡：初步設計》將促進先進制造業發展提高到了國家戰略層面；德國提出的工業4.0，作為政府《高技術戰略2020》十大未來項目之一，以推動德國工業生產制造向智能化和網絡化方向升級。我國制訂了《中國制造2025》，致力于制造業的轉型升級，打造中國制造升級版，實現“制造強國”的發展戰略。國內外這些形勢發展，給制造業帶來了新的機遇和挑戰。

在談及數控切削加工領域的現狀和未來時，劉教授開宗明義地說，優質、高效、低成本、綠色是制造領域一直追求的目標，只是在不同發展時期賦予不同的具體內涵。在當前行業發展的形勢下，智能制造是一個主要的發展方向，同時3D打印、機器人技術和工業互聯網/物聯網等技術可能帶來給制造業帶來新的變革。

具體到數控技術，劉教授認為數控機床將從當前的高性能數控向智能數控發展，智能數控技術將是下一代數控技術的發展方向，并將其總結為“四化”——多功能化、集成化、聰明化、綠色化。多功能化具體體現在數控機床及其控制系統的功能進一步豐富，如多軸聯動、曲面直接插補、三維空間刀補、多種工藝過程的控制(如復合加工、增材制造）；集成化主要體現在CAD/CAM/CMM、STEP-NC、設計工藝數據模型一體化、新型數字化伺服總線、運動軸和加工過程先進控制、工業互聯網/物聯網、工藝仿真/工藝數據庫等技術將在單臺機床/加工單元/生產線上進行集成；聰明化則表現為數控機床的智能化程度越來越高，工件/刀具自動識別、加工狀態自動檢測、自適應控制、幾何/溫度自動補償、實時圖像監測、在機原位快速測量、遠程監控、加工過程幾何/物理仿真、虛擬加工等；綠色化將使數控機床向輕量化結構、運行過程優化/能效管理、綠色切削、模塊化可重構等方向發展。

劉教授和他的研究團隊結合行業實際，不斷推動數控機床和數控加工領域的應用基礎研究和工程化應用技術的發展，適應我國制造業行業由大到強轉型升級的發展趨勢，相信他們在今后的工作中會繼續攻堅克難，為我國制造業發展做出自己最大的貢獻。