崔偉業(yè)，劉暢，楊琪

(昆明理工大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，云南昆明 650504)

0 前言

信息物理系統(tǒng)(Cyber Physical Systems，CPS)是計(jì)算進(jìn)程和物理進(jìn)程的統(tǒng)一體，作為集成計(jì)算、通信和控制于一體的下一代智能系統(tǒng)[1-2]。信息物理系統(tǒng)通過(guò)人機(jī)交互接口實(shí)現(xiàn)與物理進(jìn)程的交互，使用網(wǎng)絡(luò)化空間以遠(yuǎn)程、可靠、實(shí)時(shí)、安全、協(xié)作的方式操控一個(gè)物理實(shí)體。CPS系統(tǒng)由環(huán)境感知、嵌入式計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)通信、網(wǎng)絡(luò)控制等組成，具備計(jì)算、通信、精確控制、遠(yuǎn)程協(xié)同和自治功能[3]。CPS系統(tǒng)重視對(duì)計(jì)算資源和物理資源的密切聯(lián)系與協(xié)調(diào)，在機(jī)器人、智能導(dǎo)航等系統(tǒng)上得到廣泛應(yīng)用[4]。

當(dāng)前CPS正朝著體系化、層級(jí)化、復(fù)雜化方向發(fā)展[5]。文獻(xiàn)[6]在船舶行業(yè)開(kāi)展數(shù)字孿生、邊緣計(jì)算和全壽命周期優(yōu)化的理論研究，完成通信協(xié)議、數(shù)字模型、軟件及平臺(tái)架構(gòu)技術(shù)的測(cè)試驗(yàn)證。文獻(xiàn)[7]通過(guò)系統(tǒng)的架構(gòu)解決方案、通信環(huán)境、運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)物理對(duì)象類型以及整個(gè)系統(tǒng)的智能活動(dòng)對(duì)CPS進(jìn)行分類。文獻(xiàn)[8]提出利用區(qū)塊鏈技術(shù)構(gòu)建CPS及與CPS相關(guān)的外部系統(tǒng)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和可靠性保障體系，并基于CPS構(gòu)建區(qū)塊鏈的分層模型結(jié)構(gòu)。文獻(xiàn)[9]描述了CPS的新需求和新特性，將智能制造模式與云服務(wù)相結(jié)合構(gòu)建基于服務(wù)的CPS運(yùn)行模型。然而，由于CPS自身理論和技術(shù)難點(diǎn)，以及面向不同產(chǎn)業(yè)的垂直縱深應(yīng)用需求發(fā)展，目前還面臨著諸多挑戰(zhàn)。本文作者從智能感知層、數(shù)據(jù)決策層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層4個(gè)層級(jí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)的技術(shù)原理和技術(shù)路線進(jìn)行深入研究與分析，并以數(shù)控機(jī)床為例，開(kāi)展邊緣智能診斷的研究與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床滾珠絲杠副的在線監(jiān)測(cè)與健康管理。

1 數(shù)控機(jī)床故障預(yù)測(cè)與健康管理技術(shù)

在航空航天、汽車、核電、高新技術(shù)等行業(yè)，數(shù)控機(jī)床的應(yīng)用十分廣泛且發(fā)揮著重要的作用。基于復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性、安全性、經(jīng)濟(jì)性考慮，以預(yù)測(cè)技術(shù)為核心的故障預(yù)測(cè)與健康管理 (Prognostics and Health Management，PHM)系統(tǒng)為自主式后勤保障系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)[10]。文獻(xiàn)[11]指出數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PHM技術(shù)分析流程，包括6個(gè)主要步驟--數(shù)據(jù)采集、信號(hào)處理、特征提取、健康評(píng)估與診斷、性能預(yù)測(cè)以及結(jié)果同步和可視化。文獻(xiàn)[12]提出了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的PHM系統(tǒng)架構(gòu)，包括OPC服務(wù)器軟件配置和客戶端軟件開(kāi)發(fā)過(guò)程。

數(shù)控機(jī)床的可靠性、故障診斷、故障預(yù)測(cè)、性能評(píng)估和健康管理等問(wèn)題日益受到關(guān)注，很多學(xué)者基于PHM技術(shù)對(duì)數(shù)控機(jī)智能診斷系統(tǒng)做出了許多探討。王毅等人[13]基于STM32和FPGA的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提出通過(guò)高速以太網(wǎng)接口實(shí)時(shí)傳送采集數(shù)據(jù)，提高機(jī)床運(yùn)行的可靠性，同時(shí)解決了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)采集精度差、速率低等問(wèn)題。王志榮等[14]使用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解與多尺度熵相結(jié)合的振動(dòng)信號(hào)處理方法，分析不同預(yù)緊力對(duì)滾珠絲杠副振動(dòng)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(zhǔn)確率。鄧超等人[15]通過(guò)分析數(shù)控機(jī)床的失效原理，建立基于閾值分布的剩余壽命預(yù)測(cè)模型，并通過(guò)數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)試驗(yàn)平臺(tái)驗(yàn)證了所提方法的有效性。通過(guò)上述分析可知，目前針對(duì)數(shù)控機(jī)床的故障診斷絕大部分為功能單一的數(shù)據(jù)孤島形式，CPS的實(shí)際應(yīng)用性差，而新一輪的科技革命應(yīng)以智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為核心。因此，作者提出將信息物理系統(tǒng)應(yīng)用于數(shù)控機(jī)床的智能診斷中，推動(dòng)傳統(tǒng)工業(yè)朝著數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向發(fā)展。

2 CPS-PHM系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

從某種意義上講，PHM系統(tǒng)就是一個(gè)信息系統(tǒng)，因此先進(jìn)的信息技術(shù)必然會(huì)對(duì)PHM的發(fā)展起到推動(dòng)作用。文中根據(jù)CPS原型，結(jié)合PHM系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)以及文獻(xiàn)[16]中對(duì)“5C”架構(gòu)的描述，以CPS框架為基礎(chǔ)建立了PHM系統(tǒng)架構(gòu)，其核心思想是利用CPS感知、計(jì)算、傳輸和控制的理論體系構(gòu)建PHM系統(tǒng)。系統(tǒng)架構(gòu)采用層級(jí)化設(shè)計(jì)，如圖1所示。智能感知層是數(shù)據(jù)入口，在工業(yè)領(lǐng)域即數(shù)據(jù)采集，也是物理世界和數(shù)字世界的橋梁，涵蓋FPGA控制器、OPC UA/TCP協(xié)議轉(zhuǎn)換、邊緣計(jì)算等；數(shù)據(jù)決策層通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)獲得可付諸行動(dòng)的各種信息，通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策或建議判斷設(shè)備是否需要更換部件、是否有潛在故障以及是否停機(jī)維護(hù)等；網(wǎng)絡(luò)層通過(guò)不同層級(jí)之間的網(wǎng)絡(luò)連接和相互訪問(wèn)實(shí)現(xiàn)互聯(lián)互通；應(yīng)用層用于操作人員對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與運(yùn)維。

圖1 CPS-PHM系統(tǒng)架構(gòu)Fig.1 Architecture of CPS-PHM system

2.1 智能感知層

智能感知層的數(shù)據(jù)源多樣，從多源異構(gòu)設(shè)備和系統(tǒng)獲取數(shù)據(jù)需要設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)采集體系、數(shù)據(jù)采集規(guī)則、數(shù)據(jù)分析與清洗、特征提取等功能[17]，其中數(shù)據(jù)采集體系包括設(shè)備訪問(wèn)、協(xié)議轉(zhuǎn)換以及邊緣計(jì)算。

2.1.1 數(shù)據(jù)采集體系

(1)設(shè)備訪問(wèn)

設(shè)備訪問(wèn)是數(shù)據(jù)采集建立物理世界與數(shù)字世界連接的起點(diǎn)。設(shè)備訪問(wèn)用以實(shí)現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)和移動(dòng)設(shè)備的泛在連接，通過(guò)有線或無(wú)線通信方式向云端上報(bào)數(shù)據(jù)。采用以太網(wǎng)協(xié)議Modbus/TCP作為基于CPS的PHM系統(tǒng)訪問(wèn)方式，使用標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)控制器和IP具有成本低、實(shí)現(xiàn)方便等優(yōu)點(diǎn)，面向控制的實(shí)時(shí)I/O數(shù)據(jù)相比TCP實(shí)時(shí)性更好[18-19]。

(2)協(xié)議轉(zhuǎn)換

利用本地標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)用協(xié)議對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解析、轉(zhuǎn)換并上傳到網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，進(jìn)行數(shù)據(jù)存取。通過(guò)本地?cái)?shù)據(jù)分析和處理提高即時(shí)性，降低網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力?；贑PS的PHM系統(tǒng)通過(guò)工業(yè)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行協(xié)議解析，基于上述的工業(yè)以太網(wǎng)Modbus/TCP通信方式，通過(guò)MQTT或HTTP等IT協(xié)議將數(shù)據(jù)發(fā)送到數(shù)據(jù)中心。

(3)邊緣計(jì)算

邊緣計(jì)算是指針對(duì)實(shí)時(shí)性、網(wǎng)絡(luò)可靠性和安全性等問(wèn)題，將網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)和應(yīng)用的核心能力相結(jié)合，在接近目標(biāo)或數(shù)據(jù)源的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，就近提供邊緣智能服務(wù)[20]?；贑PS的邊緣計(jì)算流程見(jiàn)圖2，邊緣節(jié)點(diǎn)處于中間位置，經(jīng)各種協(xié)議向下支持不同的設(shè)備接入，并提供邊緣數(shù)據(jù)處理、子設(shè)備管理功能以及運(yùn)行邊緣應(yīng)用，在與云端通信中斷時(shí)，能夠正常工作，實(shí)現(xiàn)邊緣自治；向上接受云端對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)的集中管理，同時(shí)，云端可定義邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)清洗規(guī)則、邊緣節(jié)點(diǎn)下終端設(shè)備的注冊(cè)與綁定，通過(guò)邊緣節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)終端設(shè)備管理。

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

基于CPS的PHM系統(tǒng)中，輕量級(jí)邊緣智能流程如圖3所示，邊緣端以CRIO作為邊緣設(shè)備，由FPGA、RT、傳感器、上位機(jī)組成。FPGA主要負(fù)責(zé)采集傳感器多物理量數(shù)據(jù)、采集卡配置、數(shù)據(jù)寫(xiě)入方式等功能。采集的數(shù)據(jù)通過(guò)Target to Host-DMA發(fā)送到RT中。在RT系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)配置文件讀取、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)清洗、特征提取、特征選擇、數(shù)據(jù)傳輸、數(shù)據(jù)保存等功能，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算在故障診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用。

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

2.1.2 數(shù)據(jù)采集規(guī)則

數(shù)據(jù)采集需要提前確定采集卡數(shù)量和采集信號(hào)類型，在FPGA內(nèi)部編寫(xiě)多種采樣信號(hào)程序進(jìn)行多物理量的信號(hào)采集，由上位機(jī)選擇開(kāi)啟某個(gè)通道進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。

通過(guò)FPGA對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行記錄，并通過(guò)FIFO進(jìn)行數(shù)據(jù)流的傳輸，在Host端顯示觀測(cè)數(shù)據(jù)，每個(gè)數(shù)據(jù)文件根據(jù)TDMS的格式存儲(chǔ)。每個(gè)文件具有標(biāo)識(shí)、具體時(shí)間、文件名稱等，以便上位機(jī)隨時(shí)查詢歷史文件。

2.1.3 數(shù)據(jù)分析與清洗

數(shù)據(jù)分析根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加工處理，涉及實(shí)時(shí)計(jì)算或者離線分析。由于數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、分析及可視化是一個(gè)連續(xù)的過(guò)程，因此無(wú)論采用哪種數(shù)據(jù)分析手段，都要使數(shù)據(jù)在平臺(tái)上無(wú)障礙地流動(dòng)起來(lái)。從數(shù)據(jù)源的配置到數(shù)據(jù)的預(yù)處理(如清洗、過(guò)濾)，再到數(shù)據(jù)分析，最后導(dǎo)出結(jié)果，其間各個(gè)環(huán)節(jié)都可能存儲(chǔ)數(shù)據(jù)。

離線分析先收集大量數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，需要時(shí)再?gòu)臄?shù)據(jù)庫(kù)批量讀取歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行深度分析，比如統(tǒng)計(jì)某臺(tái)設(shè)備一天的運(yùn)行數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，同時(shí)按周、月等更長(zhǎng)的時(shí)間跨度進(jìn)行計(jì)算。

數(shù)據(jù)清洗包括去除直流分量、離群值，還包括去除傳感器讀取錯(cuò)誤值、零漂移以及重采樣；對(duì)重采樣振動(dòng)信號(hào)采用正則化進(jìn)行濾波，獲得濾波后的振動(dòng)信號(hào)；基于該步驟可以保留有用的頻帶，去除無(wú)意義的頻率成分。

2.2 數(shù)據(jù)決策層

在工業(yè)環(huán)境中，通過(guò)收集和分析控制器、傳感器、制造系統(tǒng)(ERP、MES等)的數(shù)據(jù)，可以進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)性維護(hù)、生產(chǎn)過(guò)程優(yōu)化等工作，提高生產(chǎn)效率、降低故障率和成本。同時(shí)，工業(yè)數(shù)據(jù)的互聯(lián)互通也為企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了基礎(chǔ)，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的協(xié)同和優(yōu)化，推動(dòng)工業(yè)智能化的發(fā)展[21]。但是，只有將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為健康指標(biāo)、故障診斷結(jié)果等“有意義”的信息，用戶才能在正確的時(shí)間做出正確的決策，從而提高生產(chǎn)力。

基于CPS的PHM系統(tǒng)中，數(shù)據(jù)決策層分為3個(gè)功能模塊，分別是健康評(píng)估模塊、故障診斷模塊、性能預(yù)測(cè)模塊，其類型如圖4所示。當(dāng)只有設(shè)備正常工況狀態(tài)的數(shù)據(jù)時(shí)，使用健康評(píng)估模塊，當(dāng)實(shí)時(shí)采集的數(shù)據(jù)和歷史基線數(shù)據(jù)有偏差時(shí)，健康評(píng)估模塊可以識(shí)別出這種偏差并告知用戶。如果采集到設(shè)備故障數(shù)據(jù)，故障診斷模塊可匹配實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與各種故障類型，對(duì)故障進(jìn)行診斷。更進(jìn)一步，如果建立了良好的故障維修記錄檔案，包括故障發(fā)生的時(shí)間、持續(xù)的時(shí)間、具體的故障原因，將這些信息用于預(yù)測(cè)設(shè)備壽命，可通過(guò)性能預(yù)測(cè)模塊實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)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(wǎng)絡(luò)層

基于CPS的智能診斷系統(tǒng)架構(gòu)中，網(wǎng)絡(luò)層為促進(jìn)數(shù)據(jù)的流動(dòng)和集成提供支撐，共包括網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)和數(shù)據(jù)互通。網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)即各實(shí)體間通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳遞，重點(diǎn)在于物理連通和數(shù)據(jù)分發(fā)；數(shù)據(jù)互通即建立標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和規(guī)范，使得傳遞的數(shù)據(jù)能被有效地理解和應(yīng)用，數(shù)據(jù)在系統(tǒng)間無(wú)縫傳遞，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的互操作并加以利用。

2.3.1 網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)

現(xiàn)場(chǎng)總線因較高的實(shí)時(shí)性和通信速率被廣泛應(yīng)用于傳感器和控制器，解決智能化儀器儀表、控制器等設(shè)備的信息傳遞問(wèn)題。

基于CPS的PHM系統(tǒng)架構(gòu)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)，采用Modbus現(xiàn)場(chǎng)總線實(shí)現(xiàn)設(shè)備之間的數(shù)字通信。如圖5所示，Modbus從站和主站之間通過(guò)TCP/IP協(xié)議連接在一起。再往上，Modbus主站與工程師站之間的監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)連接，使用交換機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，構(gòu)建一個(gè)獨(dú)立的局域網(wǎng)。工程師站和操作員站往上連接到IT管理網(wǎng)絡(luò)，基于標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)和TCP/IP，通過(guò)交換機(jī)組建局域網(wǎng)。

圖5 現(xiàn)場(chǎng)總線Modbus網(wǎng)絡(luò)連接Fig.5 Fieldbus Modbus for network connection

2.3.2 數(shù)據(jù)互通

開(kāi)放平臺(tái)通信統(tǒng)一結(jié)構(gòu)(OPC Unified Architecture，OPC UA)被認(rèn)為是有前途的、能夠?qū)崿F(xiàn)持續(xù)信息交換的標(biāo)準(zhǔn)。OPC UA致力于以同一種語(yǔ)義使計(jì)算機(jī)、控制器、設(shè)備和系統(tǒng)等能相互理解，從而完成協(xié)作交互。

OPC實(shí)現(xiàn)了訪問(wèn)接口與開(kāi)發(fā)語(yǔ)言無(wú)關(guān)，它只能運(yùn)行在Windows平臺(tái)上。相對(duì)于OPC，OPC UA規(guī)范不再基于COM/DCOM，所以不但可以在Windows平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)，還可以在其他嵌入式平臺(tái)上運(yùn)行。硬件方面，除了在PC上運(yùn)行，OPC UA也可以在云平臺(tái)或者PLC上運(yùn)行。

基于CPS的PHM系統(tǒng)架構(gòu)數(shù)據(jù)互通，采用OPC UA解決語(yǔ)義互操作問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)層方面，OPC UA基于標(biāo)準(zhǔn)的TCP/IP協(xié)議，以二進(jìn)制傳輸數(shù)據(jù)，如圖6所示。二進(jìn)制傳輸數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)于OPC UA標(biāo)準(zhǔn)定義的傳輸協(xié)議--UA TCP，它是基于TCP進(jìn)行優(yōu)化的二進(jìn)制協(xié)議，具有更高的速度和性能。

2.4 應(yīng)用層

基于CPS-PHM架構(gòu)的應(yīng)用層進(jìn)行數(shù)據(jù)化的展現(xiàn)，實(shí)現(xiàn)從信息到?jīng)Q策整個(gè)數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)，包括圖形化展現(xiàn)、配置管理、模型管理。

圖形化展現(xiàn)部分與各種數(shù)據(jù)源打通，減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)時(shí)間和資源成本。

配置管理部分為云端對(duì)終端設(shè)備的統(tǒng)一管理，涉及流程如下：

(1)開(kāi)發(fā)邊緣節(jié)點(diǎn)接口函數(shù)。邊緣節(jié)點(diǎn)需維護(hù)并管理與其他設(shè)備的拓?fù)潢P(guān)系，代理設(shè)備上下線，代理設(shè)備與CPS-PHM系統(tǒng)通信。在CPS-PHM系統(tǒng)注冊(cè)邊緣節(jié)點(diǎn)和邊緣節(jié)點(diǎn)子設(shè)備，并在邊緣節(jié)點(diǎn)下綁定子設(shè)備，同時(shí)在邊緣節(jié)點(diǎn)與CPS-PHM系統(tǒng)之間建立標(biāo)準(zhǔn)的消息通路。消息分為兩類：一類是與子設(shè)備管理相關(guān)的消息(拓?fù)潢P(guān)系、設(shè)備列表、設(shè)備上下線)；另一類是與設(shè)備屬性和命令事件相關(guān)的消息。

(2)開(kāi)發(fā)終端設(shè)備的接口函數(shù)。對(duì)于協(xié)議轉(zhuǎn)換模式，設(shè)備采用的協(xié)議已經(jīng)是標(biāo)準(zhǔn)的，通常無(wú)須額外開(kāi)發(fā)接口函數(shù)，此時(shí)邊緣節(jié)點(diǎn)作為工業(yè)網(wǎng)關(guān)，需要解析標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議(涉及參數(shù)配置)并將解析后的數(shù)據(jù)通過(guò)MQTT上報(bào)系統(tǒng)。設(shè)備上線過(guò)程中，CPS-PHM系統(tǒng)應(yīng)校驗(yàn)子設(shè)備的身份以及與邊緣節(jié)點(diǎn)的拓?fù)潢P(guān)系，校驗(yàn)通過(guò)后設(shè)備被真正納入邊緣節(jié)點(diǎn)的管理。

模型管理部分的作用體現(xiàn)在模型的部署和再訓(xùn)練之間通過(guò)云邊協(xié)同形成完整的工作流和數(shù)據(jù)流，使模型的優(yōu)化迭代得以閉環(huán)，如圖7所示。

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

在云端進(jìn)行大數(shù)據(jù)量的訓(xùn)練生成AI模型，然后將AI模型打包成鏡像部署下發(fā)到邊緣節(jié)點(diǎn)，同時(shí)將邊緣節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)回傳到云端再次訓(xùn)練模型，從而形成一個(gè)閉環(huán)。

3 數(shù)控機(jī)床邊緣智能診斷系統(tǒng)

數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中，對(duì)穩(wěn)定性和可靠性的要求極高，滾珠絲杠是數(shù)控機(jī)床進(jìn)給系統(tǒng)的重要組成部分，其精度與性能直接影響數(shù)控機(jī)床的加工質(zhì)量。針對(duì)滾珠絲杠的故障開(kāi)展預(yù)測(cè)與健康管理(PHM)，實(shí)現(xiàn)故障診斷、預(yù)測(cè)和健康管理，對(duì)進(jìn)一步提高數(shù)控機(jī)床智能運(yùn)維穩(wěn)定性和可靠性具有非常重要的意義。滾珠絲杠PHM系統(tǒng)應(yīng)包含以下功能，整體架構(gòu)如圖8所示。

圖8 整體架構(gòu)Fig.8 Overall architecture

(1)在線監(jiān)測(cè)絲杠的健康狀況

通過(guò)對(duì)絲杠運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集與分析，如振動(dòng)、溫度信號(hào)，用戶可以通過(guò)PHM系統(tǒng)遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)滾珠絲杠的運(yùn)行狀態(tài)和健康狀況。同時(shí)，利用大數(shù)據(jù)對(duì)設(shè)備故障的發(fā)生過(guò)程進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)。

(2)識(shí)別絲杠的早期、中期和晚期故障

絲桿PHM系統(tǒng)采用AI訓(xùn)練模型，結(jié)合信號(hào)處理、增強(qiáng)和降噪技術(shù)識(shí)別絲杠早期、中期和晚期故障，并診斷出松動(dòng)、不對(duì)中和點(diǎn)蝕故障，其中包括螺母和螺母座松動(dòng)、螺栓松動(dòng)軸承聯(lián)軸器滑臺(tái)、絲杠故障點(diǎn)蝕、絲杠軸不對(duì)中4種故障模式。

(3)遠(yuǎn)程部署和配置PHM算法

將模式識(shí)別和實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)等算法嵌入地面數(shù)據(jù)中心，用戶可以遠(yuǎn)程配置數(shù)據(jù)采集方案，并按需采集其中疑似故障的原始數(shù)據(jù)，同時(shí)在平臺(tái)上運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

底層為邊緣數(shù)據(jù)采集和特征提取，針對(duì)接入的工控設(shè)備、CMS設(shè)備或工業(yè)PC等，通過(guò)協(xié)議解析和數(shù)據(jù)預(yù)處理，保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量和全面性。絲杠物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)是IT服務(wù)器的中心。集控平臺(tái)提供建模環(huán)境和驗(yàn)證環(huán)境，管理著每一個(gè)運(yùn)行的模型。新的故障數(shù)據(jù)產(chǎn)生時(shí)，集控平臺(tái)對(duì)模型進(jìn)行再優(yōu)化和迭代，并可以一鍵部署至全部數(shù)控機(jī)床組，針對(duì)每一臺(tái)數(shù)控機(jī)床，都可以利用其自身產(chǎn)生的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)最有效的模型。PHM應(yīng)用層進(jìn)行數(shù)據(jù)化的展現(xiàn)，以此對(duì)接EPR等系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)從信息到?jīng)Q策整個(gè)數(shù)據(jù)的流轉(zhuǎn)。

3.1 數(shù)控機(jī)床PHM系統(tǒng)分析流程

(1)PHM故障預(yù)測(cè)與管理

整個(gè)分析流程如圖9所示。從原始的數(shù)據(jù)采集到提取設(shè)備狀態(tài)相關(guān)的特征，基于機(jī)制模型、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型分析，原始數(shù)據(jù)通過(guò)數(shù)據(jù)融合將狀態(tài)特征、故障診斷模型、故障預(yù)測(cè)模型數(shù)據(jù)與運(yùn)維相關(guān)的系統(tǒng)如MRO/ERP系統(tǒng)對(duì)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(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的分析

結(jié)合數(shù)控機(jī)床滾珠絲杠的背景和原理，從機(jī)制模型的角度出發(fā)，基于傳統(tǒng)的絲杠監(jiān)測(cè)和振動(dòng)分析方法，進(jìn)一步使用機(jī)器學(xué)習(xí)等方法完成PHM方案，包括選擇特征提取、性能評(píng)估、性能預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。算法應(yīng)能夠自適應(yīng)各種不同的工況。

(3)實(shí)驗(yàn)與數(shù)據(jù)采集說(shuō)明

實(shí)驗(yàn)設(shè)備使用哈工大機(jī)器人(山東)智能裝備研究院研制的滾珠絲杠副試驗(yàn)臺(tái)。利用加速度傳感器(型號(hào)為603C01)，以采樣頻率20 000 Hz采集固定軸承座(近電機(jī)端)、支撐軸承座(遠(yuǎn)電機(jī)端)、絲杠滑臺(tái)以及螺母座處的振動(dòng)信號(hào)。

采集工況主要為滾珠絲杠正常、不對(duì)中和松動(dòng)，采集轉(zhuǎn)速為300、900、1 200 r/min的振動(dòng)數(shù)據(jù)。

3.2 應(yīng)用效果--數(shù)控機(jī)床邊緣智能診斷系統(tǒng)

邊緣智能診斷系統(tǒng)的硬件部分由FPGA、RT Host組成的下位機(jī)CRIO和由PC計(jì)算機(jī)組成的上位機(jī)。邊緣智能診斷系統(tǒng)由在線組態(tài)、數(shù)據(jù)采集、PHM、AML組成的客戶端軟件，系統(tǒng)總界面如圖10所示。

圖10 邊緣智能診斷系統(tǒng)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(tǒng)的支持下，有望實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床滾珠絲杠副從事后維修(解決問(wèn)題)向預(yù)測(cè)性維護(hù)(避免問(wèn)題)的轉(zhuǎn)變。分析人員可對(duì)滾珠絲杠副進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，運(yùn)維人員可結(jié)合模型分析結(jié)果優(yōu)化運(yùn)維策略，提升齒輪維護(hù)的效率。

4 結(jié)束語(yǔ)

文中提出的CPS-PHM系統(tǒng)架構(gòu)依托工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)支撐，涉及傳感器知識(shí)、泛在網(wǎng)絡(luò)連接、邊緣計(jì)算、云計(jì)算、工業(yè)數(shù)據(jù)建模、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等眾多技術(shù)領(lǐng)域，并與工業(yè)自動(dòng)化密切相關(guān)。文中圍繞網(wǎng)絡(luò)物理系統(tǒng)體系架構(gòu)，從智能感知層、數(shù)據(jù)決策層、網(wǎng)絡(luò)層、應(yīng)用層對(duì)各個(gè)層級(jí)的技術(shù)原理、技術(shù)路線深入研究與分析?；谖闹刑岢龅目蚣荛_(kāi)展數(shù)控機(jī)床邊緣智能診斷的研究與應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床滾珠絲杠副的在線監(jiān)測(cè)與健康管理，文中提出的體系架構(gòu)具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)從管理角度，日常線上監(jiān)控將極大降低設(shè)備管理風(fēng)險(xiǎn)，并保證設(shè)備運(yùn)行安全和生產(chǎn)連續(xù)性。

(2)提高了設(shè)備利用率，支持設(shè)備產(chǎn)能、設(shè)備綜合效能和設(shè)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(chǎn)線之間不同維度的比較，能夠在設(shè)備的任務(wù)分配是否合理、是否存在長(zhǎng)期閑置浪費(fèi)的分析層面上，實(shí)現(xiàn)在更大的時(shí)間和空間跨度范圍提高識(shí)別準(zhǔn)確率。