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iNC-848D:華中數控新一代iNC智能數控系統

2018-07-31 03:20:04
世界制造技術與裝備市場 2018年3期
關鍵詞:智能化智能

一、研發背景

《中國制造2025》從國家層面確定了我國建設制造強國的總體戰略,明確提出:要以創新驅動發展為主題,以新一代信息技術與制造業深度融合為主線,以推進智能制造為主攻方向,實現制造業由大變強的歷史跨越。智能制造為中國制造業跨越發展提供歷史性機遇,新一代人工智能技術與先進制造技術深度融合所形成的新一代智能制造技術,成為了新一輪工業革命的核心驅動力。今后二十年,正是“智能制造”這個新一輪工業革命核心技術發展的關鍵時期,中國制造業完全可以抓住這一千載難逢的歷史機遇,集中全國優勢兵力打一場戰略決戰,實現戰略性的重點突破、重點跨越,實現與西方發達國家并行甚至超越,實現中國制造業的換道超車、跨越發展。

目前,我國高檔數控系統主要被國外所壟斷,國外系統的部分高檔功能、內部數據接口和控制執行接口對我國封鎖限制。用戶開發智能化功能需要按毫秒級采樣周期采集數控系統內部數據,而國外系統不能向用戶開放數據接口。用戶所開發的智能化控制功能,也無法與國外數控系統的深度集成。此外,智能化技術的研發需要吸引和凝聚大批第三方用戶,深度參與開發、驗證、應用,形成一大批擴展靈活、功能強大的智能App 應用軟件。由于國外系統沒有形成開放式平臺,無法形成智能化技術的共享、共用、共創的開發模式和App Store式的商業模式。因此,新一代人工智能技術與數控機床的融合,形成新一代智能機床,將為數控機床產業帶來新的變革。這將是中國機床行業“換道超車”,最終實現從“跟跑”到“領跑”的重大機遇。

二、創新技術介紹

在華中8型數控系統(HNC-848D)的基礎上,智能數控系統(iNC-848D)提供了機床指令域大數據匯聚訪問接口、機床全生命周期“數字雙胞胎”的數據管理接口和大數據智能(可視化、大數據分析和深度學習)的算法庫,為打造智能機床共創、共享、共用的研發模式和商業模式的生態圈提供開放式的技術平臺,為機床廠家、行業用戶及科研機構創新研制智能機床產品和開展智能化技術研究提供技術支撐。

在此基礎上,iNC-848D智能數控系統已初步實現了質量提升、工藝優化、健康保障和生產運行一批智能化功能,使得數控加工“更高,更快,更智能”。

此外,iNC-848D智能數控系統采用了多點觸控虛擬鍵盤,替代了傳統的數控機床鍵盤;采用機器視覺人臉識別,對操作者身份認證。

1.數字化:自動感知—數字雙胞胎

以數控系統內部的電控數據作為大數據主要來源,根據智能化應用軟件的實際需要,適當增加一些溫度、振動、位移等外接傳感器,進行高頻數據采集,實現對數控加工過程中影響零件加工質量、效率和工藝系統穩定性的切削力、熱、振動、誤差等物理量的直接或間接的狀態感知的大數據,構成由大數據逆向建模的智能機床的全生命周期的“數字雙胞胎”模型,實現對智能機床工作行為和工作狀態的可追溯的精確描述,并可對智能機床和數控加工過程的理論模型的參數進行修正和預測。

2.網絡化:內部總線(NCUC-Bus),外部協議(NC-Link)

智能數控系統具有內部強實時現場總線(NCUC-Bus),實現數控系統內部的電控數據和外接傳感器數據的高頻采集和匯聚。智能機床具有與外部連接的設備互聯通訊協議的網絡化數據接口(NC-Link),可以與其他智能設備和信息管理系統的互聯互通互控,將智能機床的內部電控數據和傳感器數據實時匯聚到車間大數據中心,最終通過互聯網相連,實現與工廠的設計、生產、管理系統的信息共享。

3.平臺化:開放式平臺

華中數控新一代iNC數控系統是一個深度開放的數控系統,在統一的Apps開發環境中,提供機床指令域大數據訪問接口,新一代人工智能算法庫,實現制造過程要素互聯互通的接口,為機床廠家、行業用戶及科研機構開發智能化應用提供工具和環境。

三、主要技術特點

華中數控新一代iNC智能數控系統應用大數據可視化、大數據分析、基于新一代人工智能技術,對智能機床的大數據按指令域進行關聯分析和深度學習,以及智能機床和零件加工的理論建模和仿真分析結果,形成智能機床的優化控制策略和控制知識,自動積累經驗并自我學習提升。這些優化控制策略和知識的描述,構成智能控制代碼,能由智能機床的控制系統接受、理解和執行,實現加工幾何軌跡控制代碼和智能控制代碼的“雙碼聯控”,完成多種模擬和替代人類智能活動,實現數控加工的質量提升、工藝優化、健康保障和生產管理的智能化。

1.華中數控新一代iNC數控系統主要技術基礎:

(1)自主感知:通過獨創的“指令域”大數據匯聚方法,按毫秒級采樣周期匯集數控系統內部電控數據、插補數據,以及溫度、振動、視覺等外部傳感器數據,形成數控加工指令域“心電圖”和“色譜圖”。伺服驅動系統既是“執行器”,又是“感知器”。實現了數控加工過程的狀態信息和工況信息的自主感知,建立了數控機床的全生命周期“數字雙胞胎”(Digital Twins)和“人-信息-物理系統”(Human-Cyber-Physical Systems, HCPS)。

(2)自主學習:在大數據、云計算和新一代人工智能技術的基礎上,建立了大數據智能(可視化、大數據分析和深度學習)的開放式技術平臺,形成智能機床共創、共享、共用的研發模式和商業模式的生態圈。從大數據中隱含的“關聯關系”中,應用大數據智能技術,進行自主學習,獲得數控加工智能化控制知識,通過開放的技術平臺,實現智能控制策略、知識的積累和共享。

(3)自主決策:根據數控加工的實時工況和狀態信息,利用自主學習所獲得的智能控制策略和知識,形成多目標優化加工的智能控制“i-代碼”。

(4)自主執行:通過獨創的“雙碼聯控”控制技術,實現了傳統數控加工的“G-代碼”(第一代碼)和多目標優化加工的智能控制“i-代碼”(第二代碼)的同步運行,達到數控加工的優質、高效、可靠、安全和低耗的目的。

在以上技術基礎上,華中數控與機床企業率先研制了基于新一代人工智能技術的智能數控系統(iNC)和智能機床(iNC-MT)概念機,開發了一批質量提升、工藝優化、健康保障和生產運行的智能化功能模塊。

2.iNC-848D的智能模塊

(1)質量提升:提高加工精度和表面質量

①基于溫度傳感器的熱誤差補償。

②基于能耗大數據的熱誤差補償。

③機床定位精度與反向間隙補償。

④數控機床空間誤差補償。

⑤五軸RTCP幾何結構參數測量與補償。

⑥基于數控加工“心電圖”智能斷刀檢測。

⑦基于能耗大數據的刀具壽命智能管理。

⑧主軸振動主動避讓。

(2)工藝優化:提高加工效率

①加工G代碼的光順性評估和平滑擬合。

②基于主軸負載數據的加工工藝參數評估。

③基于主軸負載數據的加工工藝參數優化。

④加工振動分析的指令域示波器。

⑤三維曲面雙碼聯控高速加工。

⑥自生長、自學習加工工藝數據庫。

⑦虛擬加工仿真。

⑧“一腦雙控”自動上下料智能控制。

(3)健康保障:保障設備完好、安全

① 機床運行數據記錄與回放。

②數控機床健康狀態檢測和預測性維護。

③主軸動平衡分析和智能健康管理。

④進給軸全生命周期負荷圖。

⑤基于二維碼的設備調試檔案管理。

⑥基于二維碼設備維修案例管理與搜索。

⑦數控機床機電聯調工具集。

⑧可靠性MTBF統計分析。

⑨加工過程視覺智能監控。

(4)生產管理:提高管理和使用效率

①操作者身份人臉識別和權限管理。

②iNC-Cloud云服務移動端APP。

③遠程狀態監控。

④工藝文件瀏覽與管理。

⑤生產效率統計分析。

⑥作業計劃管理。

四、市場性及產業化前景

目前智能機床絕大部分是“數控機床+互聯網”,遠沒有達到替代人類智能的水平。這是因為在自主感知、自主學習等方面,沒有取得革命性的技術突破,現有的智能機床過于依賴人類專家,進行理論建模和數據分析,導致知識積累艱難而緩慢,最終導致智能機床的適應性和有效性不足,更重要的沒有形成一個共用共享的生態圈。

因此,現在有關智能機床的研究還是傳統的研究方法,存在一些困境,主要包括:一是對智能機床尚未形成一個學術界、工業界認可的定義;二是基于機床理論建模仿真研究的成果準確度不高,達不到最優加工效果;三是基于新增大量外部傳感器的信號特征閾值比較分析法,有效性和敏感性不夠,還大幅增加了機床的復雜度和成本,不被用戶和市場接受;四是數控系統的開放性不足,制約了智能化技術的開發和應用;五是對人在智能機床技術框架中的作用定位不準確。

華中數控開創性地提出新一代智能機床的定義,在工業互聯網、大數據、云計算的基礎上,應用新一代人工智能技術和先進制造技術深度融合的機床,具有自主感知機床、工況、環境有關的信息。通過自主學習獲取知識,并能應用這些知識進行自主決策,進而實現自主執行,從而實現加工制造過程的優質、高效、低能耗的運行。大數據智能是發展智能機床的核心技術,但目前的應用存在一些難點,一是用于深度學習的負向樣本信息太少;二是樣本的標識仍需要人工介入。

而如何做好智能機床?首先要打好數字化的基礎,構建機床雙胞胎。這個雙胞胎能夠把機床的行為和狀態變成一個可追溯的精確描述。數據完備有效,能夠反映機床加工過程中的力、熱這些物理變量;二是機床的健康保障,保持設備完好和安全;三要提高生產使用效率。

在中國工程院、工信部的指導和支持下,華中數控、寶雞機床、華中科技大學提出了新一代智能機床(iMT)的新理念,開展了智能數控系統(iNC,intelligent NC)和智能機床(iNC-MT,intelligent NC Machine Tools)的探索,已經與寶雞機床、富強科技、紐威機床等機床企業合作生產智能機床,并且與許多機床企業達成合作研制智能機床的合作。

1.智能高速鉆攻中心HSC-430自動化單元

機床制造:蘇州富強科技有限公司

數控系統:HNC-848D

機器人:華數HSR-612機器人

新增傳感器:溫度傳感器12個,振動傳感器2個,光柵尺3個,視覺傳感器1個

2.智能立式加工中心VM903

機床制造:紐威數控裝備(蘇州)有限公司

數控系統:HNC-848D

新增傳感器:溫度傳感器6個,振動傳感器1個,視覺傳感器1個

3.智能立式加工中心BM8-H

數控系統:寶雞數控系統 B-800M新增傳感器:溫度傳感器12個,振動傳感器2個,光柵尺3個,視覺傳感器1個

4.智能數控車床BL5-C

數控系統:寶雞數控系統 B-800T

新增傳感器:溫度傳感器12個,振動傳感器2個,光柵尺:2根,視覺傳感器1個

同時,很多機床與華中數控一起研制配置新一代智能數控系統和華中8型高檔數控系統的中、高檔數控機床。

濟南二機有限公司XHV2525A龍門五軸機床配置華中數控HNC-848D數控系統

寶雞機床集團有限公司BL5-C機床配置華中數控B800T系統/BM8-H機床配置華中數控B800M系統

嘉泰數控科技股份公司JT-GL8五軸機床配置華中數控HNC-848D數控系統

大連三壘科技有限公司SVW80A五軸機床配置華中數控HNC-848D數控系統

福建省威諾數控有限公司WN-5V320Z-AC五軸機床配置華中數控HNC-848M數控系統

隨著工業自動化的進一步發展,機器人+機床的復合加工單元日漸受到市場青睞。面對日益增長的新能源、節能環保產業,新型曲軸、曲柄軸、偏心軸的需求量增長迅猛,市場前景非??捎^。目前,國內能夠提供較為成熟的全自動曲軸類零件加工線整體解決方案的廠商還很稀少。根據結構分析,本加工線處于國內先進水平,與國外的同類產品比較,我們參與組線的機床均為成熟產品,有些性能及參數接近甚至優于進口產品。此外,目前國外的同類加工線價格昂貴,柔性不足。我們提供的加工線機床均為上海機床廠有限公司廠自行設計制造,面對國內的市場,我們在靈活性及成本控制方面有著很強的競爭能力?!?/p>

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