信息物理系統在數控機床智能診斷中的應用

崔偉業，劉暢，楊琪

(昆明理工大學機電工程學院，云南昆明 650504)

0 前言

信息物理系統(Cyber Physical Systems，CPS)是計算進程和物理進程的統一體，作為集成計算、通信和控制于一體的下一代智能系統[1-2]。信息物理系統通過人機交互接口實現與物理進程的交互，使用網絡化空間以遠程、可靠、實時、安全、協作的方式操控一個物理實體。CPS系統由環境感知、嵌入式計算、網絡通信、網絡控制等組成，具備計算、通信、精確控制、遠程協同和自治功能[3]。CPS系統重視對計算資源和物理資源的密切聯系與協調，在機器人、智能導航等系統上得到廣泛應用[4]。

當前CPS正朝著體系化、層級化、復雜化方向發展[5]。文獻[6]在船舶行業開展數字孿生、邊緣計算和全壽命周期優化的理論研究，完成通信協議、數字模型、軟件及平臺架構技術的測試驗證。文獻[7]通過系統的架構解決方案、通信環境、運行的網絡物理對象類型以及整個系統的智能活動對CPS進行分類。文獻[8]提出利用區塊鏈技術構建CPS及與CPS相關的外部系統數據實時性和可靠性保障體系，并基于CPS構建區塊鏈的分層模型結構。文獻[9]描述了CPS的新需求和新特性，將智能制造模式與云服務相結合構建基于服務的CPS運行模型。然而，由于CPS自身理論和技術難點，以及面向不同產業的垂直縱深應用需求發展，目前還面臨著諸多挑戰。本文作者從智能感知層、數據決策層、網絡層和應用層4個層級對網絡物理系統的技術原理和技術路線進行深入研究與分析，并以數控機床為例，開展邊緣智能診斷的研究與應用，實現數控機床滾珠絲杠副的在線監測與健康管理。

1 數控機床故障預測與健康管理技術

在航空航天、汽車、核電、高新技術等行業，數控機床的應用十分廣泛且發揮著重要的作用?；趶碗s系統的可靠性、安全性、經濟性考慮，以預測技術為核心的故障預測與健康管理 (Prognostics and Health Management，PHM)系統為自主式后勤保障系統奠定基礎[10]。文獻[11]指出數據驅動的PHM技術分析流程，包括6個主要步驟--數據采集、信號處理、特征提取、健康評估與診斷、性能預測以及結果同步和可視化。文獻[12]提出了一種基于數據驅動的PHM系統架構，包括OPC服務器軟件配置和客戶端軟件開發過程。

數控機床的可靠性、故障診斷、故障預測、性能評估和健康管理等問題日益受到關注，很多學者基于PHM技術對數控機智能診斷系統做出了許多探討。王毅等人[13]基于STM32和FPGA的數據采集系統提出通過高速以太網接口實時傳送采集數據，提高機床運行的可靠性，同時解決了傳統數據采集精度差、速率低等問題。王志榮等[14]使用經驗模態分解與多尺度熵相結合的振動信號處理方法，分析不同預緊力對滾珠絲杠副振動的影響，并證明了所提取的特征向量明顯提高了故障診斷準確率。鄧超等人[15]通過分析數控機床的失效原理，建立基于閾值分布的剩余壽命預測模型，并通過數控機床進給系統試驗平臺驗證了所提方法的有效性。通過上述分析可知，目前針對數控機床的故障診斷絕大部分為功能單一的數據孤島形式，CPS的實際應用性差，而新一輪的科技革命應以智能制造、工業互聯網技術為核心。因此，作者提出將信息物理系統應用于數控機床的智能診斷中，推動傳統工業朝著數字化、網絡化、智能化方向發展。

2 CPS-PHM系統架構設計

從某種意義上講，PHM系統就是一個信息系統，因此先進的信息技術必然會對PHM的發展起到推動作用。文中根據CPS原型，結合PHM系統的結構特點以及文獻[16]中對“5C”架構的描述，以CPS框架為基礎建立了PHM系統架構，其核心思想是利用CPS感知、計算、傳輸和控制的理論體系構建PHM系統。系統架構采用層級化設計，如圖1所示。智能感知層是數據入口，在工業領域即數據采集，也是物理世界和數字世界的橋梁，涵蓋FPGA控制器、OPC UA/TCP協議轉換、邊緣計算等；數據決策層通過挖掘數據獲得可付諸行動的各種信息，通過數據驅動決策或建議判斷設備是否需要更換部件、是否有潛在故障以及是否停機維護等；網絡層通過不同層級之間的網絡連接和相互訪問實現互聯互通；應用層用于操作人員對機械設備運行狀態的監測與運維。

圖1 CPS-PHM系統架構Fig.1 Architecture of CPS-PHM system

2.1 智能感知層

智能感知層的數據源多樣，從多源異構設備和系統獲取數據需要設計數據采集體系、數據采集規則、數據分析與清洗、特征提取等功能[17]，其中數據采集體系包括設備訪問、協議轉換以及邊緣計算。

2.1.1 數據采集體系

(1)設備訪問

設備訪問是數據采集建立物理世界與數字世界連接的起點。設備訪問用以實現現場和移動設備的泛在連接，通過有線或無線通信方式向云端上報數據。采用以太網協議Modbus/TCP作為基于CPS的PHM系統訪問方式，使用標準以太網控制器和IP具有成本低、實現方便等優點，面向控制的實時I/O數據相比TCP實時性更好[18-19]。

(2)協議轉換

利用本地標準應用協議對數據進行解析、轉換并上傳到網絡平臺，進行數據存取。通過本地數據分析和處理提高即時性，降低網絡帶寬壓力?；贑PS的PHM系統通過工業網關進行協議解析，基于上述的工業以太網Modbus/TCP通信方式，通過MQTT或HTTP等IT協議將數據發送到數據中心。

(3)邊緣計算

邊緣計算是指針對實時性、網絡可靠性和安全性等問題，將網絡、計算、存儲和應用的核心能力相結合，在接近目標或數據源的網絡邊緣側，就近提供邊緣智能服務[20]。基于CPS的邊緣計算流程見圖2，邊緣節點處于中間位置，經各種協議向下支持不同的設備接入，并提供邊緣數據處理、子設備管理功能以及運行邊緣應用，在與云端通信中斷時，能夠正常工作，實現邊緣自治；向上接受云端對邊緣節點的集中管理，同時，云端可定義邊緣節點的數據清洗規則、邊緣節點下終端設備的注冊與綁定，通過邊緣節點實現終端設備管理。

圖2 基于CPS的邊緣計算流程Fig.2 Edge computing process based on CPS

基于CPS的PHM系統中，輕量級邊緣智能流程如圖3所示，邊緣端以CRIO作為邊緣設備，由FPGA、RT、傳感器、上位機組成。FPGA主要負責采集傳感器多物理量數據、采集卡配置、數據寫入方式等功能。采集的數據通過Target to Host-DMA發送到RT中。在RT系統中實現配置文件讀取、數據采集、數據清洗、特征提取、特征選擇、數據傳輸、數據保存等功能，實現邊緣計算在故障診斷系統中的應用。

圖3 輕量級邊緣智能流程Fig.3 Smart processes with lightweight edges

2.1.2 數據采集規則

數據采集需要提前確定采集卡數量和采集信號類型，在FPGA內部編寫多種采樣信號程序進行多物理量的信號采集，由上位機選擇開啟某個通道進行數據采集。

通過FPGA對采集到的數據進行記錄，并通過FIFO進行數據流的傳輸，在Host端顯示觀測數據，每個數據文件根據TDMS的格式存儲。每個文件具有標識、具體時間、文件名稱等，以便上位機隨時查詢歷史文件。

2.1.3 數據分析與清洗

數據分析根據實際業務需要對數據進行加工處理，涉及實時計算或者離線分析。由于數據的存儲、分析及可視化是一個連續的過程，因此無論采用哪種數據分析手段，都要使數據在平臺上無障礙地流動起來。從數據源的配置到數據的預處理(如清洗、過濾)，再到數據分析，最后導出結果，其間各個環節都可能存儲數據。

離線分析先收集大量數據，然后將數據存儲在數據庫中，需要時再從數據庫批量讀取歷史數據并進行深度分析，比如統計某臺設備一天的運行數據并進行分析，同時按周、月等更長的時間跨度進行計算。

數據清洗包括去除直流分量、離群值，還包括去除傳感器讀取錯誤值、零漂移以及重采樣；對重采樣振動信號采用正則化進行濾波，獲得濾波后的振動信號；基于該步驟可以保留有用的頻帶，去除無意義的頻率成分。

2.2 數據決策層

在工業環境中，通過收集和分析控制器、傳感器、制造系統(ERP、MES等)的數據，可以進行設備狀態監測、預測性維護、生產過程優化等工作，提高生產效率、降低故障率和成本。同時，工業數據的互聯互通也為企業的數字化轉型提供了基礎，可以實現設備之間的協同和優化，推動工業智能化的發展[21]。但是，只有將數據轉化為健康指標、故障診斷結果等“有意義”的信息，用戶才能在正確的時間做出正確的決策，從而提高生產力。

基于CPS的PHM系統中，數據決策層分為3個功能模塊，分別是健康評估模塊、故障診斷模塊、性能預測模塊，其類型如圖4所示。當只有設備正常工況狀態的數據時，使用健康評估模塊，當實時采集的數據和歷史基線數據有偏差時，健康評估模塊可以識別出這種偏差并告知用戶。如果采集到設備故障數據，故障診斷模塊可匹配實時數據與各種故障類型，對故障進行診斷。更進一步，如果建立了良好的故障維修記錄檔案，包括故障發生的時間、持續的時間、具體的故障原因，將這些信息用于預測設備壽命，可通過性能預測模塊實現預測與健康管理功能。

圖4 功能模塊類型Fig.4 Type of a function module

2.3 網絡層

基于CPS的智能診斷系統架構中，網絡層為促進數據的流動和集成提供支撐，共包括網絡互聯和數據互通。網絡互聯即各實體間通過網絡連接，實現數據傳遞，重點在于物理連通和數據分發；數據互通即建立標準的數據結構和規范，使得傳遞的數據能被有效地理解和應用，數據在系統間無縫傳遞，實現數據的互操作并加以利用。

2.3.1 網絡互聯

現場總線因較高的實時性和通信速率被廣泛應用于傳感器和控制器，解決智能化儀器儀表、控制器等設備的信息傳遞問題。

基于CPS的PHM系統架構網絡互聯，采用Modbus現場總線實現設備之間的數字通信。如圖5所示，Modbus從站和主站之間通過TCP/IP協議連接在一起。再往上，Modbus主站與工程師站之間的監控網絡通過標準以太網連接，使用交換機進行數據轉發，構建一個獨立的局域網。工程師站和操作員站往上連接到IT管理網絡，基于標準以太網和TCP/IP，通過交換機組建局域網。

圖5 現場總線Modbus網絡連接Fig.5 Fieldbus Modbus for network connection

2.3.2 數據互通

開放平臺通信統一結構(OPC Unified Architecture，OPC UA)被認為是有前途的、能夠實現持續信息交換的標準。OPC UA致力于以同一種語義使計算機、控制器、設備和系統等能相互理解，從而完成協作交互。

OPC實現了訪問接口與開發語言無關，它只能運行在Windows平臺上。相對于OPC，OPC UA規范不再基于COM/DCOM，所以不但可以在Windows平臺上實現，還可以在其他嵌入式平臺上運行。硬件方面，除了在PC上運行，OPC UA也可以在云平臺或者PLC上運行。

基于CPS的PHM系統架構數據互通，采用OPC UA解決語義互操作問題。在網絡層方面，OPC UA基于標準的TCP/IP協議，以二進制傳輸數據，如圖6所示。二進制傳輸數據對應于OPC UA標準定義的傳輸協議--UA TCP，它是基于TCP進行優化的二進制協議，具有更高的速度和性能。

2.4 應用層

基于CPS-PHM架構的應用層進行數據化的展現，實現從信息到決策整個數據的流轉，包括圖形化展現、配置管理、模型管理。

圖形化展現部分與各種數據源打通，減少數據搬運時間和資源成本。

配置管理部分為云端對終端設備的統一管理，涉及流程如下：

(1)開發邊緣節點接口函數。邊緣節點需維護并管理與其他設備的拓撲關系，代理設備上下線，代理設備與CPS-PHM系統通信。在CPS-PHM系統注冊邊緣節點和邊緣節點子設備，并在邊緣節點下綁定子設備，同時在邊緣節點與CPS-PHM系統之間建立標準的消息通路。消息分為兩類：一類是與子設備管理相關的消息(拓撲關系、設備列表、設備上下線)；另一類是與設備屬性和命令事件相關的消息。

(2)開發終端設備的接口函數。對于協議轉換模式，設備采用的協議已經是標準的，通常無須額外開發接口函數，此時邊緣節點作為工業網關，需要解析標準協議(涉及參數配置)并將解析后的數據通過MQTT上報系統。設備上線過程中，CPS-PHM系統應校驗子設備的身份以及與邊緣節點的拓撲關系，校驗通過后設備被真正納入邊緣節點的管理。

模型管理部分的作用體現在模型的部署和再訓練之間通過云邊協同形成完整的工作流和數據流，使模型的優化迭代得以閉環，如圖7所示。

圖7 云邊協同模型管理Fig.7 Management of cloud edge collaborative model

在云端進行大數據量的訓練生成AI模型，然后將AI模型打包成鏡像部署下發到邊緣節點，同時將邊緣節點的數據回傳到云端再次訓練模型，從而形成一個閉環。

3 數控機床邊緣智能診斷系統

數控機床進給系統運行過程中，對穩定性和可靠性的要求極高，滾珠絲杠是數控機床進給系統的重要組成部分，其精度與性能直接影響數控機床的加工質量。針對滾珠絲杠的故障開展預測與健康管理(PHM)，實現故障診斷、預測和健康管理，對進一步提高數控機床智能運維穩定性和可靠性具有非常重要的意義。滾珠絲杠PHM系統應包含以下功能，整體架構如圖8所示。

圖8 整體架構Fig.8 Overall architecture

(1)在線監測絲杠的健康狀況

通過對絲杠運行數據實時采集與分析，如振動、溫度信號，用戶可以通過PHM系統遠程實時監測滾珠絲杠的運行狀態和健康狀況。同時，利用大數據對設備故障的發生過程進行建模和預測。

(2)識別絲杠的早期、中期和晚期故障

絲桿PHM系統采用AI訓練模型，結合信號處理、增強和降噪技術識別絲杠早期、中期和晚期故障，并診斷出松動、不對中和點蝕故障，其中包括螺母和螺母座松動、螺栓松動軸承聯軸器滑臺、絲杠故障點蝕、絲杠軸不對中4種故障模式。

(3)遠程部署和配置PHM算法

將模式識別和實時預測等算法嵌入地面數據中心，用戶可以遠程配置數據采集方案，并按需采集其中疑似故障的原始數據，同時在平臺上運用機器學習算法對數據進行分析。

底層為邊緣數據采集和特征提取，針對接入的工控設備、CMS設備或工業PC等，通過協議解析和數據預處理，保證數據的質量和全面性。絲杠物聯網平臺是IT服務器的中心。集控平臺提供建模環境和驗證環境，管理著每一個運行的模型。新的故障數據產生時，集控平臺對模型進行再優化和迭代，并可以一鍵部署至全部數控機床組，針對每一臺數控機床，都可以利用其自身產生的數據開發最有效的模型。PHM應用層進行數據化的展現，以此對接EPR等系統，實現從信息到決策整個數據的流轉。

3.1 數控機床PHM系統分析流程

(1)PHM故障預測與管理

整個分析流程如圖9所示。從原始的數據采集到提取設備狀態相關的特征，基于機制模型、數據驅動的模型分析，原始數據通過數據融合將狀態特征、故障診斷模型、故障預測模型數據與運維相關的系統如MRO/ERP系統對接，形成PHM的基本流程。

圖9 PHM分析流程Fig.9 PHM analysis process

(2)基于數據驅動的分析

結合數控機床滾珠絲杠的背景和原理，從機制模型的角度出發，基于傳統的絲杠監測和振動分析方法，進一步使用機器學習等方法完成PHM方案，包括選擇特征提取、性能評估、性能預測的機器學習算法。算法應能夠自適應各種不同的工況。

(3)實驗與數據采集說明

實驗設備使用哈工大機器人(山東)智能裝備研究院研制的滾珠絲杠副試驗臺。利用加速度傳感器(型號為603C01)，以采樣頻率20 000 Hz采集固定軸承座(近電機端)、支撐軸承座(遠電機端)、絲杠滑臺以及螺母座處的振動信號。

采集工況主要為滾珠絲杠正常、不對中和松動，采集轉速為300、900、1 200 r/min的振動數據。

3.2 應用效果--數控機床邊緣智能診斷系統

邊緣智能診斷系統的硬件部分由FPGA、RT Host組成的下位機CRIO和由PC計算機組成的上位機。邊緣智能診斷系統由在線組態、數據采集、PHM、AML組成的客戶端軟件，系統總界面如圖10所示。

圖10 邊緣智能診斷系統總界面Fig.10 The overall interface of the edge intelligent diagnostic system

在基于CPS邊緣智能診斷系統的支持下，有望實現數控機床滾珠絲杠副從事后維修(解決問題)向預測性維護(避免問題)的轉變。分析人員可對滾珠絲杠副進行實時監測與分析，運維人員可結合模型分析結果優化運維策略，提升齒輪維護的效率。

4 結束語

文中提出的CPS-PHM系統架構依托工業物聯網的技術支撐，涉及傳感器知識、泛在網絡連接、邊緣計算、云計算、工業數據建模、大數據分析、人工智能等眾多技術領域，并與工業自動化密切相關。文中圍繞網絡物理系統體系架構，從智能感知層、數據決策層、網絡層、應用層對各個層級的技術原理、技術路線深入研究與分析。基于文中提出的框架開展數控機床邊緣智能診斷的研究與應用，實現數控機床滾珠絲杠副的在線監測與健康管理，文中提出的體系架構具有以下優點：

(1)從管理角度，日常線上監控將極大降低設備管理風險，并保證設備運行安全和生產連續性。

(2)提高了設備利用率，支持設備產能、設備綜合效能和設備故障率分析，提供工廠與工廠之間、車間與車間之間、車間的不同生產線之間不同維度的比較，能夠在設備的任務分配是否合理、是否存在長期閑置浪費的分析層面上，實現在更大的時間和空間跨度范圍提高識別準確率。