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面向智能制造的數控機床互聯網技術研究

2021-11-10 02:34:10余新軍
科學與生活 2021年12期
關鍵詞:互聯網技術

余新軍

摘要:隨著工業4.0時代的到來,當前在數控技術研究方面,不僅要注重自動化系統的引入,更要從效率優化、成本優化、質量控制等方面升級配置,以智能制造技術加強裝備的自感知、自分析、自決策和自控制執行,這成為當前智能制造領域需要突破和研究的重點。面向智能化制造發展的嶄新階段,加強數控技術控制成為“中國制造2025”目標實現的關鍵。

關鍵詞:智能制造;數控機床;互聯網技術

智能制造技術的核心就是要實現物理加工流程與信息處理的深度融合,在傳統加工制造基礎之上,從大數據融入的角度提升設備自身制造效率和加工程度。依托對智能制造的優化,實現人機互動、機機協調、人人對話的三重交互模式。其數控機床的生產過程,建立數字模型,形成CPS信息物理融合系統,這將成為今后一段時間內數控機床制造技術進一步升級,以及智慧城市搭建的一個智能化新節點。

一、CPS的內涵解讀

CPS是物理加工與環境檢測反饋一體化系統,其定義為:信息物理系統通過集成先進的信息通信和自動控制等技術,構建了物理空間與信息空間中人、機、物、環境、信息等要素相互映射、適時交互、高效協同的復雜系統,實現系統內資源配置和運行的按需響應、快速迭代、動態優化。

CPS進入智能制造領域具有多元化意義。首先通過CPS系統,可以對于數控加工過程的各項數據進行直觀的狀態感知。依托系統內部的傳感器以及外部世界的一些物質狀態,可以對數控機床工作狀態進行有效分析,為后續工作奠定良好基礎。其次,互聯網技術與數控機床的結合可以通過工業軟件實現數據、信息、知識三方面的不斷循環和即時轉化,將數據背后蘊藏的價值有效挖掘和釋放,從而更好地為科學產能助力。通過大數據平臺實現異構系統內數據的流動分析,從而可以更好地為數控機床的機械加工提供科學決策,接著再通過控制器、執行器等一些機械硬件實現目標策略的精準執行。這很好的預防了機床加工過程中一些不確定問題的發生。通過聯合執行閉環閉環賦能體系,實現了資源配置的優化升級,從而可以實現CPS智能服務平臺的螺旋式上升。

二、面向智能制造的數控機床互聯網技術分析

打造與該功能相適應的智能化控制系統需要以堅實的技術做基礎,主要涵蓋以下幾個方面。

1.數控系統智能化技術

對于數控機床而言,數控系統的智能化基礎要涵蓋操作智能化、加工智能化、維護智能化、管理智能化等多個方面。機床作為一種現代化設備,基本是內置多種傳感器操作,智能化的實現可以通過簡便快捷的操作,高效率進行圖形創編,工件定位檢測等過程。提升機床加工性能,提升至床機床操作體驗。加工智能化則涵蓋了防止碰撞,自適應控制,切削參數優化,震動抑制等多方面的功能,旨在更好地保證加工產品的質量。維護智能化主要是指基于狀態的維護過程,故障診斷,專家維護等智能化維護的實現。可以更好地延長機床使用壽命,降低生產管理成本。管理智能化涵蓋了生產過程控制,生產準備,工具管理等多個方面,是指機床智能化加工過程中一系列管過程的綜合智能化。

2.云平臺數控系統

面向智能制造的數控機床互聯網技術需要以云平臺數控基礎做有效支撐,這樣才可以將一些本地數據、中間件、基礎通信設施、機床內部通訊、分步式執行系統等在一個大平臺上有效整合,實現多服務器之間的高速通聯。例如,在對機床加工過程中的一些材料組建或行為進行規劃的過程中,如果沒有基礎信息做支撐,那后續的策略制定就是空中樓閣。只有將多方面的數據匯集在一起,才可以更好地進行方案論證、結構設計和功能檢驗以及性能優化方面的工作。從這一方面來講,云端控制系統是智能化制造的大平臺,是維持整個數控生態系統有序運行的重要溫床。

3.互聯網數據控制技術

目前,我國不斷在加強對智能數控機床的理論研究和技術討論,這是因為智能控制系統是推動智能制造進一步升級的基本單位,也是信息安全保障的重要一環。智能數控機床的研究需要更好地加強技術創新,尤其是整個生態鏈資源整合層面,智能設備需要以強而有效的控制技術更好地提升用戶使用體驗,優化訪問終端設計,這樣才可以建立起產能協同、生態穩定的數控生態大空間。

總之,智能制造、數控機床、互聯網技術的研究,不僅要能夠與國際發展相同步,更重要的是互聯網技術的融入可以最大程度降低工人工作的危險性,減輕現場反復確認工作強度,更能夠帶動企業效益再上新臺階。加強互聯網技術研究,推動數控機床智能制造再上新臺階,以智能制造翻開數控機床研究新篇章。

參考文獻

[1]劉超亮,曹文軍,崔愛杰.面向智能制造的數控技術人才隊伍構建研究[J].中國市場,2020(26).

[2]潘冬.面向智能制造方向數控技術專業人才需求及對策研究[J].科技視界,2018,246(24):87-88.

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[4]束觀設.數控機床機械本體智能制造工廠關鍵技術研究[D].福州大學,2018.

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