張忠敏,賈廣躍 ，韓 磊，湛紅暉，宋福田 ，楊 龍

(1.中車青島四方機車車輛股份有限公司，山東 青島 266111;2.華中科技大學 無錫研究院，江蘇 無錫 214174)

隨著我國軌道交通及高鐵事業(yè)的飛速發(fā)展，作為高鐵重要零件之一的構架生產(chǎn)保障得到了越來越多的關注。構架的加工工序中，利用數(shù)控加工中心對其孔、面的正/反裝夾加工是工藝路線中耗時最長，最難保證的工序。在此加工過程中，往往由于工藝編制不合理，機床刀具壽命到期前未及時更換等原因，發(fā)生構架加工不合格甚至設備造成損壞的現(xiàn)象。

當前在針對同一類型零件相同工序的數(shù)控加工過程中，往往是使用相同的數(shù)控加工程序，所有工藝參數(shù)(如進給、倍率等)均由數(shù)控加工程序限定。在機床實際加工過程中，無法根據(jù)實時的工況進行工藝參數(shù)的調(diào)整，仍然按照預設控制指令操作加工，導致加工效率較低，甚至工件報廢或設備損壞。

自適應控制技術[1]是數(shù)控加工領域中的一項重要突破，其可針對零件材料特性、加工工藝參數(shù)、加工行程等參數(shù)，通過監(jiān)控機床的主軸電流并轉化成相應的負載曲線，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡[2]、模式識別以及深度學習等技術建立加工模型，學習零件加工過程特征。學習的結果可形成針對特定加工程序段的倍率以及進給量的自動調(diào)整指令，從而優(yōu)化零件加工過程，提高加工效率[3-4]。

1 方案設計

1.1 方案架構

本系統(tǒng)設計采用三層架構實現(xiàn)自適應控制功能，各層的具體組成如圖1所示。

圖1 系統(tǒng)架構圖

(1)物理層。物理層由數(shù)控加工中心，端子型分線盤IO模塊等組成，是數(shù)據(jù)的來源和系統(tǒng)優(yōu)化的對象，通過與設備上的高速輸入輸出點位相連，實現(xiàn)狀態(tài)數(shù)據(jù)與控制信號的雙向傳輸，同時借鑒基于主軸電流的分析方法，通過霍尼韋爾電流傳感器采集主軸三相電流數(shù)據(jù)，并傳輸至數(shù)據(jù)處理層[5-6]。

(2)數(shù)據(jù)處理層。系統(tǒng)的數(shù)據(jù)加工主要由嵌入式操作系統(tǒng)環(huán)境下的上位機與下位機、數(shù)字信號輸入/輸出模塊、信號調(diào)理模塊等組成[7-8]。由數(shù)控加工中心采集回來的數(shù)據(jù)在此根據(jù)信號調(diào)理規(guī)則進行處理，形成加工負荷特征曲線。與機床的通信則通過數(shù)字信號輸入/輸出模塊實現(xiàn)，相關自適應調(diào)整指令由這些模塊傳輸至數(shù)控加工中心上。

(3)服務層。服務層主要進行工藝參數(shù)優(yōu)化計算，根據(jù)自適應學習結果生成相應的自適應控制指令。同時加工過程歷史數(shù)據(jù)可在服務器上做長期保存，相關結果也可通過系統(tǒng)接口向外部系統(tǒng)提供支撐，如供現(xiàn)場生產(chǎn)控制中心進行集成展示[9-10]。

1.2 網(wǎng)絡拓撲

系統(tǒng)網(wǎng)絡拓撲如圖2所示，接線情況如下：

(1)A01、F01分別為上位機和下位機的電源線，電源均為220 V。

(2)B01網(wǎng)線兩端分別接上下位機，用于自適應控制系統(tǒng)的上下位機的通信。B02網(wǎng)線兩端分別接上位機與交換機，進而與服務器進行通信。

(3)IO模塊(擴展)是為了實現(xiàn)自適應而擴展的IO。擴展方式如圖2最下方所示。利用IO link線，將IO模塊(擴展)的JD1B接口與機床的原有的上一級IO模塊的JD1A接口連接，IO模塊(擴展)由機床24 V開關電源供電。

圖2 網(wǎng)絡拓撲圖

(4)3個電流傳感器套在主軸電機的電線上，目的在于采集主軸的電流，E01、E02、E03線纜將電流信號傳給下位機。這些數(shù)據(jù)將用于實時計算加工負載。

(5)d01、d02、d03為下位機內(nèi)部數(shù)據(jù)傳輸線，用于內(nèi)部電流信號的傳輸。

1.3 加工關鍵特征獲取

加工關鍵特征獲取過程如圖3(a)所示，在龍門加工中心主軸的三相電源上分別裝上霍尼韋爾電流傳感器，實時獲取龍門加工中心主軸上的電流信號如圖3(b)所示。通過下位機的信號調(diào)理模塊對原始電流信號進行硬件濾波處理，去除高頻干擾信號。將信號傳遞到刀具自適應控制系統(tǒng)的上位機，實時提取加工電流信號的特征。將加工負荷特征曲線進行平滑處理，上位機實時顯示光滑的加工負荷特征曲線,如圖3(c)所示。

圖3 數(shù)據(jù)處理過程示意圖

在特征獲取的過程中，為保證系統(tǒng)特征的精準識讀，對于程序各加工段特征需有針對性的識別和區(qū)分。以下以工進和快進的識別為例，介紹加工負荷特征曲線的生成過程。實現(xiàn)工進和快速進給的識別和拼接，對刀具在線檢測技術有重大意義，可以避免因機床操作人員調(diào)節(jié)快速進給倍率而導致實時加工負荷曲線與前期學習模型不一致而產(chǎn)生的誤報。工進快進段拼接算法代碼如下。

%% 工進段的拼接

sign=data(:,4);%導入工進判斷信號

sign_1=floor(mod(Sign,8);%判斷工進

FJ_2=zeros(length(data(:,1)),1);%預設加工負荷數(shù)據(jù)|存儲空間

n=0;

for k=1:length(data(:1))

if Sign_1(k)==1

FH_2(n+1)=FH_1(k)；

n=n+1;

end

end

FH_3=FH_2(1:n)；

圖4 拼接算法流程圖

拼接算法流程如圖4所示。拼接算法樣例如圖5所示。由圖5可知，拼接的信號重復率更高，有效避免了操作工人調(diào)節(jié)快速進給倍率而導致學習樣本發(fā)生曲線平移，得出不夠精準的學習模型。在監(jiān)控階段中，利用拼接算法，可以提高控制系統(tǒng)的精確性，也可以避免自適應控制系統(tǒng)因操作工人調(diào)節(jié)快速進給倍率而誤報。

1.4 自適應控制的實現(xiàn)

通過對前期某一型號零件的多個加工過程監(jiān)控數(shù)據(jù)樣本進行模式識別和深度學習后，得到了該型零件在反面裝夾加工工序的切削負荷實時調(diào)控模型。針對某監(jiān)控段范圍內(nèi)的工進階段，通過實時對比加工負荷與切削負荷調(diào)控模型，當加工負荷低于切削負荷調(diào)控模型時，自動通過控制指令提高機床加工進給倍率，當加工負荷高于切削負荷調(diào)控模型時，降低進給倍率，從而實現(xiàn)了對加工進給倍率的自適應調(diào)節(jié)。

圖5 信號拼接算法樣例

2 現(xiàn)場應用流程

自適應控制系統(tǒng)硬件由上位機、下位機、IO模塊(擴展)、3個電流傳感器組成。并使用機床的24 V開關電源和220 V交流電源?，F(xiàn)場安裝效果如圖6所示。

圖6 自適應系統(tǒng)硬件示意圖

現(xiàn)場安裝和測試步驟如下：

(1)設備斷電，等待放電結束，確保接線過程全程無電，進而確保人員和設備安全；

(2)在機柜內(nèi)裝配DIN導軌，并在DIN導軌上安裝端子分盤式IO模塊(擴展)。在配電柜中安裝下位機，將上位機掛在加工中心操作面板旁的護欄上；

(3)完成自適應控制系統(tǒng)各部件之間的連線。

(4)檢查各部件接線情況，確認正確后，給加工中心、自適應控制系統(tǒng)供電；

(5)將新PMC(production planning material control)系統(tǒng)程序上傳到加工中心；

(6)龍門加工中心在MDI(manual data input)模式下，測試監(jiān)控段識別程序、工進與快速進給判斷程序、進給保持程序、信息提示程序和報警程序等控制程序;

(7)測試下位機與機床通信、下位機與上位機通信；

(8)在數(shù)控加工程序中添加監(jiān)控代碼，根據(jù)加工參數(shù)初步設置自適應控制系統(tǒng)的系統(tǒng)參數(shù)、進入加工參數(shù)學習階段(不控制機床)；

(9)根據(jù)學習結果生成控制模型，實際運行過程中，根據(jù)實時對比結果，控制機床進行加工參數(shù)的實時調(diào)節(jié)。

在與類似于制造執(zhí)行系統(tǒng)的智能制造管控系統(tǒng)集成后，通過在車間現(xiàn)場部署的智能看板，所有龍門加工中心的負荷變化情況一目了然，如圖7所示，從而大幅提高現(xiàn)場加工過程中異常處理的及時性。

圖7 車間看板展示機床加工負荷

3 結論

隨著智能制造深入推廣應用，數(shù)控加工這一模式也為越來越多的企業(yè)所采用。對于相對比較穩(wěn)定的產(chǎn)品加工過程，利用自適應控制技術不僅可以對加工工藝執(zhí)行過程進行優(yōu)化，不斷提升零件加工效率，也可以對生產(chǎn)過程中發(fā)生的各類異常進行及時的介入和處理，避免更大的損失。