云計算在智能機床控制體系中的應用范文
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摘要：以智能機床的控制體系為著眼點，通過分析機床控制系統的發展及所存在問題，提出將云計算的概念與數控機床智能控制相結合是解決問題的有效途徑。針對國內外云計算在制造業的應用現狀，分析得出以云計算為基礎設計和調整機床控制體系這一研究思路，具有一定的創新性，可以依靠云計算的本質特點，構建一種新穎的、具備云計算基本特點的開放式控制結構，根據計算的壓力來對計算能力進行配置，符合機床智能化的總體趨勢。研究提出智能機床云控制體系的概念，剖析其內涵，并結合云計算架構，給出控制體系設計可采取分層級、任務化、數據流控制的思路。最后，設計智能機床云控制體系的總體結構，并研究將智能機床云控制體系的進行分解而后依據總體框架匯總的具體實施方法。研究結果為進一步分析在這種控制架構下，數控系統的計算能力、存儲能力、數控機床的加工精度等內容，用以驗證設計方案的可行性及特點提供了總體構想。因此，研究結果可以為解決智能機床的系統集成、大數據處理、計算速度和精度以及開放性問題提供一定的方法論。
關鍵詞：云計算；智能機床；控制體系；云控制體系
0前言
控制系統是智能機床實現未來智能制造的核心決定因素，它通過對影響加工精度和效率的物理量進行檢測、建模、提取特征，自動感知加工系統的內部狀態及外部環境，快速做出實現最佳目標的智能決策，對機床的工藝參數進行實時控制，使機床的加工過程處于最佳狀態。盡管目前的機床控制系統正從特殊的閉環控制轉變到通用、實時、動態的閉環控制，具備了高精度、高效率、柔性自動化等特征，能夠完成自動修正、調節補償和在線故障診斷。但是由于采用了中心式封閉體系結構，計算能力僵化，系統內部沒有實現信息回路，信息到決策再到控制系統的反饋無法實時和自動完成，加工過程中產生的大數據所蘊含的信息和價值也沒有被充分挖掘。而在這種大數據環境下，控制系統對機床實時的狀態估計、精確決策和穩定控制主要取決于控制系統能否具有一個能夠提供所需計算能力、開放的控制結構。近年來，工業發達國家的產品設計和制造由傳統的基于網絡的分布式協同設計和制造轉變為基于云的設計和制造[1-3]。眾多學者對云計算在制造領域的應用進行了前瞻性的研究,特別是SCHLECHTENDAHL研究控制系統作為一種服務的可能性[4]。但是由于采用的是現有的互聯網絡技術，實時性不能保證。沈陽機床集團建立i5云制造平臺，開拓了制造模式轉變為互聯網+制造模式的先河。華中8型智能數控系統依托云計算技術平臺，實現高速、高精、高效的加工[5]。雖然云計算技術已經在機床控制系統領域取得了成績，但是，到目前為止，國內外尚未開展以云計算為基礎對機床控制系統體系結構進行設計和調整的研究。因此，論文研究以智能機床的控制體系為著眼點，將云的思想引入到機床控制體系中，形成新的機床云控制體系。設計的核心就是將機床各種參數匯聚到參數池中，而參數池則將數據作為服務提供給所需的控制系統。這種設計為機床智能化發展提供了新的思路，實現機床由機械運動的自動化向信息控制的智能化方向發展，既與國家戰略性新興產業發展政策相契合，也符合數控機床發展的趨勢。
1機床控制系統發展及所存在的問題
自二十世紀初，美國福特公司引入生產線開始，到目前基于云思想的制造系統拓展。以市場為導向、用戶為中心的發展理念使得機床控制系統的功能性越來越強、隨需調整能力越來越強。作為制造系統的主干，機床在不斷引入新技術以提升對生產過程的控制。而從機床控制系統功能變化過程中看，除了滿足基本控制目標外，機床控制系統實質上體現幾個方面。工作效能越來越高，資源共享、信息共享，生產整體的目標性增強；對各種變化的適應能力越來越強，特別是對市場、產品、設計等變化的響應時間變短、過渡的較平穩；與外界的聯系越來越緊密，設計與工廠、車間、機床之間的聯系已經開始形成網絡。近幾年，以上這些廣義上的性能提升構成了機床控制系統發展的主旋律。當前的控制系統設計中采用了多種先進的技術，如神經網絡、數據融合、貝耶斯估計、H∞控制、滑模控制等等，但無論我們在設計中應用了何種技術，最終都要遵循控制體系結構的要求。通過近一個世紀的應用和反復調整，簡單目標控制系統的結構已經變得非常簡捷和穩定，而復雜控制系統的體系結構形式變成了現代控制系統研究的重點，管理經驗、專家知識、智能技術、規劃技巧等在這里才能大顯身手。但是智能機床控制系統發展依然面臨一些系統性的問題。
1.1中心式控制負擔較大
目前數控機床智能化的現狀可以歸結為底層控制的智能技術的應用，整體協調依然依靠控制中心。(1)參數處理要求能力非常大，復雜系統的模型計算、參數估計、預測、狀態判斷等都依靠于此中心，由于采用的時序的程序，節點處理數據的能力令人堪憂，必為控制的瓶頸。(2)控制中心依然需要參與到數據處理中，由它確認加工狀態。(3)控制中心必須同時承擔大量計算工作，否則延時嚴重。(4)需要引入參數處理計算來完成大量的測量信息的處理，將處理后數據傳遞給控制中心，控制中心順序來對規劃進行動態調整。
1.2相對落后的系統架構
當前控制系統架構以應用為主線，以實現控制功能為目標，可能在某一獨立功能控制時采用了較為合理的層級式架構，但在整個復雜控制系統中，從設計的初始就沒有全面考慮各系統間的聯系，結果造成功能間和數據間的分離(豎井結構)，加大了系統的控制復雜性，導致了相對僵化的系統架構。智能機床需要一個穩妥、可靠、有效的控制系統架構，使之將準確全面的感知能力、簡單順暢的傳輸能力、高速精確的計算能力、穩定快捷的執行能力、全面協調的管理能力，等諸多功能，充分的展現出來，營造出一個行之有效地操作空間。因此，將信息科學中云計算的思想引入到智能機床控制體系構建中，將成為解決問題的有效途徑。
在信息技術領域中，云計算的應用已被證明是一種顛覆性的技術[7]。其實質是網格計算、分布式計算、并行計算、效用計算和網絡存儲、虛擬化、負載均衡等傳統計算機技術和網絡技術發展融合的產物。它旨在通過網絡把多個成本相對較低的計算實體整合成一個具有強大計算能力的完美系統，核心理念就是通過不斷提高“云”的處理能力，并將強大的計算能力分布到終端用戶手中，進而減少用戶終端的處理負擔，最終使用戶終端簡化成一個單純的輸入輸出設備，并能按需享受“云”的強大計算處理能力。自云計算技術在2009年獲得長足的發展以來，人們的態度也逐漸由疑慮向更加接受的方向轉變，云計算也逐步融入了更多領域。隨著云計算應用的多方嘗試，它已經能夠成為關鍵性業務應用的平臺。云計算技術在機床控制上的應用還處于探索階段，主要體現為通過應用云計算技術的控制系統，以有償的形式向機床提供技術服務；在營銷服務體系上，與物聯網相結合，對產品的流動進行全面掌控，增強商品信息的存儲和庫存的管理；從產品的原材料到產品出廠，進行企業級的云管理控制，注重不同設備和不同部件的無縫連接，減少部件轉運過程中的時間。近五年，工業發達國家的產品設計和制造產業正在經歷著一場模式轉變，核心制造功能被遷移，由傳統的基于網絡的分布式協同設計和制造轉變為基于云的設計和制造CBDM(Cloud-BasedDesignandManufacturing)[1-3]。DazhongWu等眾多學者對云計算在制造領域的應用進行了前瞻性的研究，2013年對CBDM系統進行了定義，并于2015年以來提出了未來云計算應用的愿景規劃。基于云的設計和制造指的是一種能促進知識資源共享和產品快速開發的產品實現模型，通過社會化網絡和服務提供者和消費者之間的協商平臺減小費用。CBDM包括按需自助服務，無處不在的網絡接入、快速的可擴展性、資源池和虛擬化。
CBDM指的是一種面向服務的網絡化產品開發模式，啟用服務消費者配置選擇，并利用定制產品實現資源和服務的范圍從計算機輔助工程軟件到可重構制造系統[2][9]。但是，沒有一個現有的系統滿足所有定義的要求。2013年德國學者VERL等提出：從技術的角度來看，目前機床控制是有限的，如可擴展性、啟動和重新配置的時間、計算的復雜度、訪問的安全性，這些都需要機床控制有一個全新的概念，將機床控制從機床本體中分離出來，移動到云中，從而可以將機床控制作為一種服務[10]。2015年，SCHLECHTENDAHL將上述方法應用到雙銑床中，建立模型并對控制系統和機器之間的數據傳輸進行了分析，研究控制系統作為一種服務(ControlSystemasaService，CSaaS)的可能性[4]。但是由于采用的是現有的互聯網絡技術，實時性不能保證，需要進一步研究其可行性。我國的機床控制系統也基本按圖1的趨勢發展，但是由于政策支撐僵化、結構封閉不開放、制造工藝和流程未充分體現等原因，制約了我國數控行業的發展[11]，使得我國數控領域進步的腳步要略慢于世界先進水平。為了加快發展步伐，2015年國家制定了《中國制造2025》，部署了全面推進制造強國戰略，強調智能制造是產業發展的必然選擇，強調了利用云計算技術進行設計升級改造的迫切性。沈陽機床集團i5系列代表機床將intelligent、industry、information、internet、integrate集成在一起，并建立i5云制造平臺，開拓了制造模式轉變為互聯網+制造模式的先河。華中8型智能數控系統依托開放式數控系統軟硬件技術平臺；大數據采集、傳輸與儲存技術平臺；云計算、云服務技術平臺，實現高速、高精、高效的加工[5]。清華大學葉佩青教授提出建立“制造工藝大數據”收集激勵機制和甄別平臺，收集提煉全面細致的制造工藝數據和控制方法，積淀支撐高端數控的數控大數據，建立工藝數據和控制方法不斷完善的開放式數控，補足我國數控行業制造工藝不全面細致的短板，并提出了基于組件技術數控APP概念，展現了全民數控創新的通途[11]。雖然云計算技術已經在機床控制系統領域取得了成績，但是，到目前為止，國內外尚未開展以云計算為基礎對機床控制系統體系結構進行設計和調整的研究。
3云計算應用于機床控制體系設計的可行性分析
機床控制問題隸屬于復雜的大系統工程研究范疇，需要解決機床多任務協同，多維模型的建立和計算，加工工藝流程控制和參數處理，多源信號融合等諸多問題。傳統的控制系統設計時，功能性目標要顯著優先于架構的合理性，組成部分或以緊密耦合、或以完全隔離的方式固定構建，以實現特定的業務功能。機床智能化就是需要控制中心能夠全面了解機床，能夠快速調整軟件。云計算是目前最先進或者是經實際檢驗過的最先進的信息處理方式，它賦予軟件更大的空間，更動態的思維。云計算也是一種基礎的架構管理方法論，由大量資源組成資源池，用于動態地創造高度虛擬化的數據流提供給用戶使用。在這種方法中，你根本就不用關注是哪個計算機算出的結果被系統所使用，完全可以通過使用軟件設計中“封裝”的概念，將資源池進行封裝處理，這樣，數據就成為了個整個系統聯系的中心，系統必然能夠實現的模塊化、組合化。這種方式已經改變了以功能或任務為重心的控制系統設計方向，使得系統的模塊變的更通用化，結構更加自由化，更加創新的將軟件的功能擴大化。完全遵循了硬件的架構體現了技術的先進，軟件的應用表現了思想的創新。將云計算的思想引入到機床控制系統的設計中，是通過改變信息流通方式來增強處理能力，通過信息的應用來拓展自身的性能，可以使得信息流動的控制成為可能，用簡單的索取和服務，屏蔽復雜的過程，使信息的流動更加多樣化，同時也使控制系統結構具備了彈性，易于將功能與信號分離，增加了統一管理的可能性，依靠控制系統體系結構上的變化，來解決系統計算能力不強、模塊之間耦合等問題。依托開放式的云數據池結構使得引入需要的實時數據成為可能，從而使控制系統中信息與信息流動過程的協作更加高效。因此，對于數控機床控制系統而言，采用云控制體系給出了一種開放的機制，根據計算的壓力來對計算能力進行配置。若加工任務非常復雜，則通過開放的組織機制進一步擴展計算資源、合理分配計算任務。另外，作為一個整體智能化的要求，通過聯合其他計算能力云，形成一個大的計算能力云，就可以完成一系列的產品的生產，而且也打開了不同產品間配合制造的大門。
4基于云計算的智能機床控制體系設計思路
4.1云控制體系的概念
結合以上分析，得出云控制體系是指能夠及時提出給各分支控制系統足夠的控制所需計算值。各分支控制系統本質都可以歸結于一種硬件上相互獨立的控制回路，對這些分支系統而言，控制結構固定不變，變化的主要是控制參數。這些參數是經過比較復雜的計算獲得，假若將獲取參數的能力交付給這些分支系統，則這些分支系統可能會由于計算時間問題，無法保證系統的反應速度。而云控制體系就是設想將這些參數匯聚到參數池中，參數池將數據作為服務提供給所需的分支系統。這樣計算也就作為服務提供給了各分系統，所以必將減少子系統的計算負擔。
4.2云控制體系的內涵
云控制體系的內涵是著眼于數據處理和管理。從服務類型上講是屬于數據服務，提供和維護系統所需的數據池。云控制體系只是一種信息傳導的方式，與云計算的概念是大相徑庭的，云控制體系只是從云計算的工作模式中發現了適合于自己的一類數據處理和管理的手段。
4.3云控制體系的設計思路
為了更好的完成控制工作，結合云計算架構，對于機床控制體系設計可采取以下思路。(1)分層級設計。對于復雜問題深入抽象和簡化，利用層次化過程，將具體的執行下放，抽象理論的上移，形成各司其職的氛圍，簡化設計。(2)任務化設計。在控制系統設計中，計算被視為控制環節放置在回路中，許多復雜的計算成為系統不穩定的原由。而只有將計算與控制相剝離，將計算作為一種控制任務進行處理，用能力解決計算問題，用控制來解決并行問題。(3)數據流控制設計。將數據作為系統的服務提供給所需者，以虛擬的數據池為中心，通過更新池內的數據來協調控制系統的工作，數據池使得數據和數據的流動都成為了服務。云池中的數據可以給出一個機床運行的全面數據，如溫度、振動等等。而控制中心依靠這些數據的分析，來對控制策略、加工過程進行調整或者是重新設計，使決策更穩妥；而控制中心決策的變化，體現在數據上就是云池中某些數據的改變，而一發動全體，整個控制系統也隨之發生調整。智能化系統利用數據云池反向向計算要數據，功能并行，軟件變化、集群能力變化、設備的增減等都與結構無關。
5智能機床云控制體系的結構設計
5.1云控制體系的結構
我們提出的云控制體系結構如圖4所示。(1)分成遠端云和本地云，既充分利用了外界資源，又將變化的重心傾向于本地，主要是用云的思想來進行本地控制系統改進，為解決我國機床控制系統落后進行有效探索。(2)組建虛擬數據池，將所有數據都放到池中，根據具體需要，將數據提供給軟件和硬件，以數據作為服務。(3)區分內外數據，外數據集大，注重數據共享，為更深應用做基礎。內數據針對性更強，與工作任務匹配，以減少數據傳輸的壓力，保證實時性；(4)以工業總線進行數據傳輸，抗干擾、速度快，實時好，動態好。(5)內部程序從各種數據池中提取或推送得到所需數據，進行計算，將結果以數據形式再放入到數據池中，操作系統按照規則，將某些數據推送到機床驅動設備，進行加工。加工過程中傳感器不斷將檢測數據采集，將檢測數據再放入到數據池中，由內部程序進行相應的處理。(6)數據傳輸分成兩種，分別用于處理計算數據和驅動數據，主要是為了減少工作環境對控制系統的干擾。(7)這種結構基本上符合國內外對云計算應用在機床上的理解，只是拓展到了控制系統中。
5.2云控制體系總體結構的具體實施
以智能機床的關鍵技術出發，將云控制體系的總體結構可分解成下列部分進行實施。傳感器網絡系統方案設計。首先將檢測同一機床狀態參數的傳感器形成系統，依托數據融合方法，提取出更高、更可靠的估計參數。其次，考慮機床加工的電磁環境影響，在充分調研和查閱文獻的基礎上，挑選出帶寬、速率合理的數據傳輸總線形式。再者，采用時間序列分析的方法，將機床的各類檢測參數有機的匯合，形成最終的傳感器網絡。數控機床執行系統封裝方案設計。從軟件模塊設計的角度出發，將機床操作的各個執行單元數據化，形成各類機床加工操作模塊，以控制參數和檢測參數作為執行單元模塊的輸入和輸出，簡化數控機床系統。數控機床控制網絡方案設計。與傳感器網絡分別設計的優勢在于管理和數據分離，符合智能化控制的層級結構，與智能化發展匹配。同樣既需要考慮機床加工的電磁環境影響，挑選出帶寬、速率合理的數據傳輸總線形式，又需要采用時間序列分析的方法，充分利用傳輸信道，保障控制參數高速、有序的轉遞。數據機床控制中心方案設計。控制中心完成管理、計算、傳輸等功能，云控制體系賦予控制中心更多的管理權限。從軟件工程的角度講，控制中心的方案應該屬于軟件設計方案，將其分解成粗略分成顯示層、網絡層、計算層，而數據池設計被單獨出來，所有的數據都匯合在數據池中，管理層就是對數據池中的數據以及流向進行控制。最終在完成各部分設計的基礎上，依照總體結構設計，形成統一的云控制系統架構。
6結論
云計算技術是本世紀計算機科學最重要的發展，是新一代的科學技術革命，隨著技術的演進，云計算也發展到了新的階段。作為戰略性新興產業的云計算在可以預計的未來將迸發更大的能量。(1)將云計算技術引入到機床控制領域，本身就是對于云計算技術應用的開拓和探索。國內外的研究大量集中于云計算在智能工廠中的應用，而鮮有研究考慮到將其應用于機床本身控制系統中。(2)以機床智能控制為牽引，深入將云計算思想和方法應用其體系架構設計研究中，已經抓住了云計算技術在機床智能控制領域中發展的方向，為機床智能化提供一種可行的思路和方法。(3)提出建立云數據池的概念，首次將數據及數據的流動引入到控制系統設計中，真正實現了以數據為中心的控制系統體系架構。(4)關于云計算在機床控制中研究已經構建了理論基礎，研究方向具有前瞻性。為機床智能化提供了新的研究思路。
作者：黃瑩1,2；盧秉恒1；趙萬華1 單位：1.西安交通大學制造系統工程國家重點實驗室，2.武警工程大學信息工程學院