张军[1]2003年在《制造过程智能化检测监控技术与系统研究》文中研究说明现代制造向着柔性化、集成化、智能化和虚拟化的方向发展，对制造过程的信息检测监控提出了新的要求，促使检测监控系统走向分布式和智能化。本论文应用分布式人工智能(DAI)以及其它相关理论对先进制造系统中的检测监控系统进行了研究。论文系统、全面地研究了基于分布式人工智能技术的检测监控系统的组成、构建及智能单元实现技术，研究成果为实现一种智能化的检测监控系统提供了相应的理论框架和可行性验证。 论文首先从系统的角度分析了现代制造模式下分布式控制结构对于以往集中、递阶方式的优越性，提出了一种由管理单元和监控单元组成的分布式监控体系结构模型；基于这种体系和DAI的相关理论给出了一种检测监控系统的多Agent系统模型，奠定了研究智能化检测监控系统的基本思路与框架。 在体系结构研究的基础之上，对智能检测监控单元的特性进行了分析，提出了面向检测监控系统的监控Agent和管理Agent的模型，从逻辑的角度全面描述了一种形式化的Agent实现框架。 围绕着检测监控系统智能单元的实现方法，本文应用相关的理论对Agent各功能模块的具体实现技术进行了详细研究。针对监控Agent，提出了一种基于灰色关联理论的系统状态判别方法，用以实现监控Agent对设备状态的实时检测；给出了一种可以集成不同故障诊断方法的故障参数接口，研究了一种基于BAM神经网络与反向推理专家系统相结合的故障诊断机制；分析了Agent间的通信机制，从而制定了Agent间的基本通信行为及会话策略；为协调监控Agent内部模块的运行，建立了一种基于Petri网的控制模型。对管理Agent给出了监控任务分配的方法和冲突协调策略，并通过整体信息融合实现对系统状态的综合评判。对于软件的实现，研究了一种基于组件对象模型(COM)和模板的Agent软件开发方法，并开发了应用程序，为多Agent检测监控系统的运行提供了试验平台。 论文以一个典型的柔性制造系统BQ-FMS为背景，建立了相应的检测监控多Agent系统。通过对该系统进行分析和研究，给出了系统运行的特点，在此基础上提出了Agent的各种相关行为策略。最后论文给出了一个具体的运行实例，在局域网环境下对论文的研究成果进行了相关试验和验证，为今后该方向的进一步研究提供了理论与实践基础。
马建, 孙守增, 芮海田, 王磊, 马勇[2]2018年在《中国筑路机械学术研究综述·2018》文中研究表明为了促进中国筑路机械学科的发展,从土石方机械、压实机械、路面机械、桥梁机械、隧道机械及养护机械6个方面,系统梳理了国内外筑路机械领域的学术研究进展、热点前沿、存在问题、具体对策及发展前景。土石方机械方面综述了推土机、挖掘机、装载机、平地机技术等;压实机械方面综述了静压、轮胎、圆周振动、垂直振动、振荡压路机、冲击压路机、智能压实技术及设备等;路面机械方面综述了沥青混凝土搅拌设备、沥青混凝土摊铺机、水泥混凝土搅拌设备、水泥混凝土摊铺设备、稳定土拌和设备等;桥梁机械方面综述了架桥机、移动模架造桥机等;隧道机械方面综述了喷锚机械、盾构机等;养护机械方面综述了清扫设备、除冰融雪设备、检测设备、铣刨机、再生设备、封层车、水泥路面修补设备、喷锚机械等。该综述可为筑路机械学科的学术研究提供新的视角和基础资料。
陈伟兴[3]2016年在《生产过程制造物联关键事件主动感知与处理技术研究》文中提出互联网、物联网、云计算、大数据等技术在制造业的渗透,推动了制造业信息化的发展,形成了制造业的新技术。其中,电子技术、信息技术、计算智能、物联网与先进制造技术的融合,形成了制造物联技术,增强了制造智能化能力,形成了新型制造服务模式。制造物联通过感知、处理及利用制造数据,提供生产过程智能管控的决策支持,以促进生产过程精确控制的实现。面对“互联网+”环境下先进制造服务模式的需求,制造与服务过程中信息综合感知及智能处理等难题亟待解决。本文在分析制造物联及复杂事件处理等领域相关研究进展的基础上,研讨了生产过程制造物联关键事件主动感知与处理架构及方法,并建立了所提技术方法应用实现的相关制造过程物联管控系统。论文的具体研究工作如下:首先,在制造物联事件感知的基础理论方面,主要进行制造物联内涵及其技术特征分析,构建了面向车间生产的制造物联技术架构;研究了制造物联感知数据的来源及其特性,并分析了制造数据采集及异构系统数据集成方式,建立了制造数据管理体系模型。其次,针对制造物联事件主动感知方面,结合制造物联网特点、制造物联事件主动感知模型以及物联感知系统设计,建立基于物联网技术的事件主动感知技术架构,并设计了基于“传感网+嵌入式+Web Service”的生产过程事件感知方法,以提供精确生产和智能决策需要的重要支撑。基于智能制造模式构建了制造大数据的应用规划,并结合制造数据感知处理及应用实例,说明所提理论框架的可行性与有效性。然后,针对制造过程事件的结构化统一表达需求,采用EXPRESS语言建立了制造物联车间事件模型,并制定了EXPRESS转换为XML模式制造数据的映射规则。面向制造过程事件组织和关联方面的统一语义描述,通过生产过程事件类型及关联关系分析,建立了复杂事件结构模型;结合复杂事件操作符和可扩展标记语言语法语义,建立了基于XML的制造过程事件描述语言(XEDL),并依据生产过程事件描述实例,说明XEDL语言在事件模型描述方面的优势。基于XEDL的复杂事件表达方法,有利于解决制造过程事件关联的推理求解和统一组织问题。最后,在制造过程事件处理方面,针对制造物联系统的分布式特点,提出了基于“EDA+SOA”的复杂事件处理架构,并进行复杂事件处理模块和规则引擎的阐析。针对复杂事件模式匹配方面,建立了基于CEP的匹配式事件关联方案,运用Apriori算法对制造过程事务集进行关联规则挖掘并生成关联模板;以事件处理引擎工作原理为基础,结合关键事件和事件匹配模板的特点,提出基于有向图的启发式Esper算法,实现了基于关联模板的生产过程关键事件实时处理。应用实现方面,基于Windows7操作系统和.NET 4.0架构,借助Microsoft Visual Studio 2010和My Eclipse开发平台,以C#和Java作为开发语言,以Microsoft SQL Server2008 R2作为数据库,研发面向离散型生产过程的制造物联管控平台,以实现制造物联事件感知与处理技术研究成果的应用。基于制造物联管控平台的业务逻辑和体系结构,结合制造物联智能感知以及信息技术,建立了一套面向油辣椒生产的物联管控系统,实现了生产过程关键监控环节信息的感知及查询、事件关联分析等。综上所述,论文对制造物联关键事件主动感知与处理涉及的关键技术问题进行了探讨,通过理论研究及应用实现结果,验证了所提技术方法的可行性。生产过程制造物联关键事件主动感知的理论方法与处理技术的研究成果,将为制造业生产过程智能管控和决策优化提供理论支撑。
李美琴[4]2016年在《船舶动力关键配套企业智能车间体系结构与运行模式研究》文中研究指明制造模式的变革一直受到市场环境、技术环境和自然环境的影响,物联网技术、智能制造技术等先进制造技术的发展,促使机械行业的运行模式朝着新方向——智能制造发展,船舶动力关键配套企业实施智能制造具有重要意义。国内外早已开展对智能制造技术的研究,近年随着“工业4.0”概念提出,各国已经开始新一轮竞争,开展参考架构和标准的制定以及智能生产、智能工厂的研究。但对具体如何在传统船舶动力关键配套车间建立智能制造系统还有待研究,本文结合船舶动力关键配套企业生产车间的特点,在其智能化需求分析的基础上,提出了船舶动力关键配套企业智能车间的一种制造体系结构和运行模式,并从叁个角度描述智能车间大规模定制生产的实现过程。首先,在分析传统船舶动力关键配套企业生产车间的制造特点以及其对智能化的需求的基础上,总结了智能车间制造系统的特征,提出了一种船舶动力关键配套企业智能车间智能制造系统的体系结构,对组成该体系的叁个层次、两个部分和工业物联网进行了详细阐述。其次,研究了智能车间运行模式提出的原因和目的,在此基础上提出了基于知识的运行模式总体框架,并进行了船舶动力关键配套企业智能车间运行模式的研究,最后分析了智能车间的信息交互与智能车间的标准体系。再次,研究了船舶动力关键配套企业智能车间的产品基于CAD、PDM的模块化设计与产品配置,智能车间在不确定环境下的再调度,以工位为中心的生产准备和物流配送的基本过程,从这叁个角度描述了船舶动力关键配套企业智能车间大规模定制化生产模式的关键技术。最后,本文基于重庆红江机械有限责任公司的数字化车间建设项目,应用研究内容规划该船舶动力关键配套企业的智能车间体系结构和运行模式,并在企业中得到部分应用。
杨正益[5]2012年在《制造物联海量实时数据处理方法研究》文中指出制造技术与迅猛发展的互联网、云计算、物联网等新一代信息技术相融合，不断形成制造业信息化新的核心技术，推动着制造业的进步和发展，也为我国制造业的跨越式发展提供了难得的历史机遇。应用物联网技术提升传统制造业，形成推动制造业信息化发展的制造物联技术，是先进制造技术、信息技术和智能技术的集成和深度融合，体现了制造技术从机械化、自动化、数字化走向智能化的发展趋势。大力推进制造物联技术与生产过程的融合，促进制造过程的智能化提升和改造，催生高端制造先进的生产模式，形成我国制造业的“智慧制造”，是当前制造行业研究的一个重点领域。在制造物联关键技术中，研究制造过程产生的海量数据的实时感知、实时传输与分发、实时处理与融合等，对制造过程的实时决策及实时控制，确保企业生产安全有序进行、及时决策、提高效率、减少损失非常重要，也为我国制造业改变当前过于依赖国外实时数据处理产品打下基础。本文对现有信息技术、制造业信息化及物联网等相关领域研究进展进行分析，研究制造物联海量实时感知数据的建模及处理方法，针对制造系统的特性、制造物联关键技术及制造环节实时监控需求等方面的特点，深入分析所涉及到的若干关键问题，研究新的或改进的方法，并将这些方法应用到具体的制造环境中。论文主要研究工作及成果如下：①提出了制造物联实时数据的定义，对实时数据进行基础理论建模。对实时数据的采集过程进行了研究，分析探讨了实时数据获取和存储的关键技术，提出了制造物联实时数据的获取模型。分析了实时数据传输和分发中的挑战，提出了海量实时数据连续查询模型，并通过优化访问方法，给出了自适应分布式制造物联实时数据的访问模型，以解决突发数据和非匀速实时数据的传输访问问题。②基于内存的实时数据库的存储机制研究。分析了内存数据库的特点、相关概念及技术，针对内存数据库的数据组织、查询技术与优化、并发控制和恢复机制等方面进行研究，采用基于CSB+树的索引方法，以快速定位索引实时数据；提出了一种新型的基于虚拟单元可智能增长的内存池技术，满足内存数据库系统对空间利用率和系统健壮性要求；基于智能算法，提出了海量连续实时数据的查询技术与优化算法；为解决实时事务在并发执行过程中所发生的各种冲突，采用了并行实时事务标记排序法，并利用定义优先级算法对排序算法进行优化，解决排序算法中的优先级颠倒的问题。论文提出了一种基于元数据层次化结构的实时系统数据模型，以便更快捷地访问实时数据对象。该模型对制造物联实时感知数据进行层次划分，通过元数据映射，完成实时数据的有效组织，有效实现实时数据检索，提高效率。基于元数据的层次结构，制定了实时感知数据与超过时限的历史数据之间互相迁移的策略，并对该策略进行性能评估。各种仿真及测试运行结果表明，基于内存的实时数据库分层存储机制能有效进行数据组织，满足制造物联中海量实时数据的存储需求。③设计并实现一种新的实时数据访问协议，以提高制造物联实时数据系统的相关性能。设计了基于双缓冲区和推进发送数据的数据存储和发送模型。双缓冲区模型中的两个缓冲区交替接收感知数据，将实时数据并发进行处理，有效利用内存接收处理海量数据。数据的连续推进发送模式，同双缓冲区结合，可以在不同网络阻塞环境下保证数据的完整性。建立性能模型验证实时数据分发模型的性能，并实现了实时数据检测与处理系统的原型系统。仿真实验结果证明模型在保证数据完整性方面有着非常出色的表现。基于双缓冲区和推进发送数据的模型解决了数据在采集和发送过程中出现的数据丢失问题，有效地保证了数据传输处理的完整性。为了优化制造物联海量实时数据分发效率，研究并提出了一种基于智能多代理模型和优先级排序算法的实时数据分发策略，性能分析证明该方法能进一步提高海量实时数据分发效率。④分析了制造物联海量实时数据融合的功能模型和通用处理结构，提出了在资源受限网络环境下对实时感知数据进行融合的方法，研究了基于u检验法的剔除冗余无效数据的融合系统，并将融合算法应用在分布式检测环境下，对融合模型进行优化。基于形态-小波滤波融合方法，对旋转机械的振动信号检测过程中产生的脉冲噪声和白噪声进行去噪研究，实验证明该方法有很好的去噪效果，在实际振动信号处理中取得了满意的效果。⑤提出了制造物联海量实时数据处理方法在石化行业运营管理及安全监控系统中的应用方案。对实时感知的海量数据，以分层的实时数据模型进行组织和管理，并以双缓冲区数据持续推送模型对实时数据传输分发，对本地感知数据实时融合处理，形成石化企业加气站生产运营实时监管物联平台，实现了对监管平台的性能优化和改进。综上，本文分析并研究了当前制造物联海量实时数据处理中面临的若干关键问题，设计并改进了一系列模型和算法。理论分析、实验及应用结果表明：相关处理方法是实时、正确的，能对制造物联海量实时数据进行有效处理，为我国制造业过于依赖国外实时数据库及实时数据传输与处理系统产品提供一种新选择。
徐志丰[6]2016年在《全自动生产线质量监测故障诊断系统研究》文中研究说明随着工业机器人技术、数控机床技术和电子计算机技术的日新月异,以及成组技术的应用,使自动化生产线向着柔性化程度更高的方向发展,其目标就是能够实现多品种、中小批量生产的自动化。同时这些现场设备作为现代化制造系统中最为基础的装备,其健康运行是现代制造企业能够正常运转的根本保证,设备结构的日趋复杂化、制造模式日趋集成化使得对设备所加工产品的质量监测工作及生产过程的故障诊断工作越来越重要。本着智能制造的思想,依靠线内西门子数控机床间的无缝配合及自检测技术,对原有托辊生产线进一步智能化升级改造,提高自动化、智能化水平,实现加工无人化工厂,完成整个托辊的生产制造。在线内生产过程中通过融合的传感器及PLC控制器进行对生产线加工的产品质量进行监控检测,并根据质量监控结果调整自身工作状态,实现自适应控制功能,同时完成多台西门子840D系统的协调工作,并利用串行通讯方法,实现大量数据的传输,以及通过M代码等手段提供设备间、通道间的协调,实现了生产线的柔性智能工作方式。其次分析以全自动化托辊生产线为对象,结合现阶段人工智能的研究,采用基于特征知识引导的模糊诊断技术方法,对生产线故障诊断进行整体设计,通过运用西门子Step 7编程管理软件、WinCC组态软件以及Mamdani模糊诊断思想作为开发工具,设计开发了一套全自动托辊生产线故障诊断系统,实现较好的人机界面,能对线内产品的不合格检测、设备的故障报警显示、通讯的故障中断进行快速诊断分析与定位,并同时给出故障现象、持续时间、故障原因及解决的建议措施。在WinCC AlarmControl控件中生产管理人员可通过报警回路功能轻松的获得该报警的详细信息,并能够将这些报警记录进行归档,保存在SQL Sever数据库中,从而大大的提高了工作的效率及托辊的生产质量,降低了废品率,以最大限度地降低故障给整个生产带来的损失,使托辊企业在市场竞争中获得生机与良机。
胡瑞飞[7]2006年在《面向机械工程计算机测试系统的数据挖掘技术研究》文中提出随着科学技术和社会经济的发展，武器装备、航空飞行器、流程生产系统等被测对象日益大型化、复杂化和现代化，对测试系统的需求越来越多，同时要求也越来越高，促使现代测试系统向着智能化、自动化和网络化方向发展。目前，计算机技术、自动化技术和通信技术广泛应用于测试系统中，大量的过程数据被采集并存储下来，但是这些包含过程运行状态信息的数据并没有被有效地利用，以致出现了所谓的“数据丰富，信息匮乏”的现象。如何将这些存储的数据变为有用的信息，从中挖掘出过程运行的深层次信息，并利用这些信息提高过程监控能力，正是目前测试系统研究领域的热点之一，也是本文的研究重点。本文以中国工程物理研究院国防技术基础项目的“大量程线加速度计检测技术研究”课题为背景，以数据挖掘为主线，针对不同检测对象的特点对传统的数据挖掘方法作了不同程度的改进，提出了一些新的检测数据分析处理和故障诊断预测的方法。整个工作主要分两大部分，即线加速度计网络测试系统产生的静态数据的挖掘和航空飞行器、流程生产等监控系统产生的动态数据的挖掘。本文的研究成果及核心内容归纳如下：(1)介绍了线加速度计测试数据库及数据发掘系统的项目背景、总体目标，给出了系统的总体设计方案。并对系统开发中用到的关键技术：实时数据库建立、数据挖掘应用以及Matlab与外部程序接口进行了讨论。以运行实例的形式对系统各部分进行了介绍。(2)本论文研究了面向服务的体系结构(SOA)，并应用该方法对面向数据挖掘服务的网络测试系统进行了体系结构分析和设计，并构建了原型系统。采用基于实例推理的数据挖掘向导辅助用户完成从数据清理到知识表示的知识发现的全过程。为网络化分布式测试系统共享数据挖掘服务，实现资源共享和服务集成提供了有效方法。(3)数据挖掘中聚类分析作为无监督的学习方法在海量数据的未知信息发掘中起着重要的作用，是广为研究的问题之一。本论文通过对基于密度的算法和基于网格的算法的分析，提出了一种密集单元识别与密度可达对象搜索的等效规则，并由此提出了一种基于网格和密度的聚类算法CLGRID。该算法通过分阶段聚类，并选取种子对象来扩展类，从而减少区域查询次数，降低I/O开销，实现快速聚类。在此基础上针对DBSCAN算法的参数选取困难和难以发现密度相差较大的簇的问题，提出多密度阈值的DBSCAN改进算法，算法采用网格密度矩阵绘制密度分布图，自动确定密度层次划分，通过多密度层次的聚类过程得到多个密度层次上的更加精细的聚类结果，解决了因使用全局ε值而导致的聚类质量恶化问题。(4)时间序列数据挖掘是数据挖掘研究的重要内容，其中时序模式挖掘就是通过挖掘时序数据中的序列模式得到潜在的有用的知识或信息。针对航空武器监控系统和复杂流程工业监控系统中监测变量众多、参数时变、变量间关联耦合严重的现状，提出采用在关联性发现方面具有强大优势的序列模式挖掘，以发现故障产生过程中的一些关联耦合关系，为故障诊断提供依据。本文分析了复杂动态系统监测数据的高维、时变、非同步等动态特征，提出采用异常点标注、故障时窗约束和基于特征元素的时序化简将监控系统的多维时序数据转变为适合挖掘的符号序列集合，运用PrefixSpan算法挖掘体现故障特征信息的序列模式，并在化工生产过程模拟器TE仿真平台上进行了实例验证。(5)本文在国内外学者研究成果的基础上，针对工业监测系统的在线故障识别的需要，提出采用时序数据增量式DFT算法，将各维监控量的时序数据通过增量傅立叶变换的技术映射到频域，取时序序列频域的对故障分类贡献最大的若干系数作为特征系数，进行基于欧几里德距离的相似性查询，实现在线故障预测。
张晓阳[8]2005年在《面向复杂系统生命周期的故障诊断技术研究》文中研究表明复杂系统在国民经济中扮演着重要角色,但其日益复杂的结构和控制系统造成了其故障的多发性特点。对于用户来说,如何提高和保障系统的工作可靠性与有效性是一个亟待解决的问题;而对于装备制造企业来说,产品质量的竞争焦点集中到了设计开发阶段和售后服务阶段,为客户提供高可靠性的产品、迅速有效的诊断维护服务是众多装备制造企业所面临的共同问题。这些问题的解决具有重要的实际意义。 基于上述动机,本文提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护理念,详细阐述了其内涵和叁维视图,目的是以网络和远程通信技术为支撑,实现装备系统生命周期时间内故障诊断维护数据信息的集成和管理,建立、完善和保持复杂系统生命周期时间内的信息流,并以此为基础,开展相关的应用研究。本文的主要成果与创新为: 首先,提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护理念,以此为指导研究了面向复杂系统生命周期的诊断维护系统,提出了其描述模型、总体结构和逻辑结构,分析了该系统与企业管理信息系统相融合的必要性、可行性及意义,对构建相关系统具有指导意义。 其次,提出了诊断维护知识的应用模型,定义了知识建模和知识单元的概念,建立了知识单元模型,并提出了基于知识单元的知识共享和创新应用方法。通过知识单元和知识编码实现了诊断维护知识的组织、管理和重用,提升了企业诊断维护知识资源的管理和应用水平,有利于产品的设计优化、可靠性提高和诊断系统的开发,架起了系统设计和诊断系统开发之间的桥梁。 再次,提出了从知识单元生成诊断规则和贝叶斯网络的方法思路,以知识单元为基础,设计了集成智能诊断系统总体结构。并提出了用粗糙集确定其提取的诊断规则的可信度的方法,给出了规则推理、实例推理和贝叶斯网络推理的集成诊断策略。其中贝叶斯网络很好地解决了故障的不确定性推理问题。 第四,指出了复杂系统健康管理的内涵及其监控模式和信息视图。提出了基于生物免疫机制的分布式多Agent健康监测体系,建立了免疫Agent模型和基于免疫机制的监测系统工作模型。提出了复杂系统健康评估的方法,并以故障的危害性大小来衡量其对系统健康状态的影响。 最后,提出了面向复杂系统生命周期的诊断维护系统的实施策略,以轨道交通自动门的诊断维护系统为例,介绍了其总体方案,以及计算机网络、无线通信等支撑技术的集成和系统功能的实现方法,并给出了系统的测试运行结果。
许超[9]2017年在《基于物联技术的制造执行实验平台研究与开发》文中认为随着经济全球化和贸易多元化的推进,客户对产品个性化、多样化的需求使得企业对小批量、多品种、快速交货的生产要求不断增加。传统大规模集中式控制模式的柔性和效率已经无法满足现代化生产的要求,分布式的控制模式成为了一种发展趋势。随着物联网在制造业的渗透,物联制造为生产制造的智能控制提供了一种解决方案。本文在研究了物联制造内涵的基础上,设计并开发了基于物联技术的制造执行实验平台。实验平台由一群拥有自主性、协作性的分布制造资源构成,通过制造资源之间的交互可以实现制造过程的实时协调控制,自主的完成生产制造。这样不仅能够提高制造过程的智能化、自动化程度,而且使其具备抵抗扰动的能力,提高生产过程的柔性、动态适应性和鲁棒性。本文的主要研究内容如下:首先,深入研究了物联制造模式在生产制造中的特点。在对物联制造车间设备进行智能化建模的基础上构建了物联制造车间控制模型,并提出了一套面向车间实时调度的控制协调机制,来解决车间生产制造过程中的任务分配以及扰动应对的问题。然后,在物联制造车间控制模型的基础上设计了物联制造执行实验平台的总体架构。在前文提出的控制协调机制的基础上选择无线通信方式开发了相应的通信协议,同时对工件RFID标签中的数据信息进行了设计。接着,以ARM嵌入式芯片为主控制器对实验台中的AGV、加工单元和自动仓储单元的控制电路和硬件实体进行了详细的设计,完成实验台中物联制造设备的软硬件开发。并对上位机监控系统进行了开发,实现对订单的管理和制造过程的监控。最后,进行了生产仿真实验,并对实验结果展开分析,结果表明,物联制造车间环境能较好地解决生产调度过程中的任务调度分配问题,同时对生产扰动有一定的抵抗能力,对车间环境变化能够做出及时的反应,提高生产效率。
李茂月[10]2012年在《开放式智能数控系统及其在线控制相关技术研究》文中进行了进一步梳理机床的智能化是提高机床加工效率、降低加工成本、确保工件加工精度以及改善工件表面加工质量的有效途径之一，已经得到国际上许多国家的重视和研究。当前，数控系统所采用的是一种专用的封闭式体系结构，其以固定参数形式设定加工过程变量，在整个制造过程中CNC只是一个封闭式的开环执行机构。随着现代制造业向信息化、敏捷制造模式的发展，越来越暴露出其固有的缺陷，而应用在线监督、控制机床的状态可以提高切削效率和加工的安全性。为此，本文对智能型模块化开放式数控系统的实现技术以及数控铣削参数的在线智能控制技术进行了深入的研究。研究开发了基于OMAC标准的开放式智能型铣削数控系统平台，该平台能实现插补控制和外部切削参数的实时采集及控制。对构建智能数控系统的相关技术做了研究和介绍，包括硬件设备和软件支持技术。智能控制器软件系统设计为七个功能模块，包括：人机交互模块、任务生成模块、任务协调模块、自适应控制模块、离散逻辑控制模块、轴组模块和轴运动模块。研究规划了各个功能模块的任务和模块间的逻辑关系，同时研究了外部加工参数的在线实时采集及系统实现方案，方案要求采集过程具有“硬实时”特性，即能保证参数采集的准确、定时，更要保证模块间的任务协调、可控制，还能为在线过程参数的智能控制预留编程接口。研究了基于SERCOS通讯模式时驱动器技术参数在线实时反馈至控制器的实现方案，技术参数主要包括机床的进给速度和主轴转速。智能数控系统平台和相关技术的研究为过程参数的在线智能控制奠定了基础。铣削力是铣削过程中重要的物理参数之一，它不仅决定了铣削过程中所消耗的功率，而且还直接影响铣削热的产生，而铣削热影响铣削温度，铣削温度易加速刀具的磨损或破损，最终影响刀具的使用寿命。为此，本文以提高粗铣削的加工效率为前提，研究且实现了基于铣削力约束的在线过程参数自适应智能控制的相关技术。在构建机床适应控制仿真模型的基础上，对铣削适应控制进行了仿真研究。首先，利用实验样本对设计的基于BP神经网络的切削系统环节进行了训练，研究并编写了自调整因子的模糊控制器函数，通过仿真实验验证了控制器和控制算法的正确性。其次，为了在开放数控系统中实现基于切削力约束的在线变进给速度控制，利用有限状态机技术对控制器进行了行为建模，设计使用改变进给速度倍率来改变加工过程进给速度的方法，并提出使用“双共享内存”技术实现插补加工和智能过程控制的同步与协调。最后，对台阶形铝合金工件进行了加工实验，验证了实现开放式智能数控系统在线变速切削技术的正确性和优越性。由于断续铣削力的循环变化、铣刀几何条件决定的瞬时切削厚度的变化，都会增大切削振动，引起切削质量不稳定。而切削过程的动态特性和机床—刀具—工件系统的模态特性之间的相互作用会导致颤振。颤振不仅限制了金属切削过程中的效率，还降低了工件的表面质量，增加了刀具磨损的速率，造成了加工噪声。因此，金属切削过程中避免和抑制颤振非常重要。为此，本文研究了变主轴转速在线抑制颤振的相关技术。首先，研究了颤振领域常用的传感器监控技术，尤其是叁向切削力和振动加速度传感器的各向分量在颤振监控过程中的时域和频域敏感信号特征。其次，针对监控信号的频域特性，研究了快速傅立叶变换技术及在颤振过程中对信号有效信息的提取技术。研究了变主轴转速抑制颤振的算法，并建立了颤振频率与主轴转速间的关系模型，为实现颤振抑制提供了理论基础。最后，研究了在开放式数控系统中实现变主轴转速在线抑制颤振的相关技术，提出了基于位置模式和可重构设计的速度模式两种控制方案，并研究了其在控制器模块间的数据实现流程。对连续变切削深度铝合金工件进行了在线颤振抑制加工实验，实验验证了开放式智能铣削数控系统在线抑制颤振技术的有效性。目前，含有复杂曲面的产品和零件在现代制造业中所占的比例越来越大，同时对加工的精度和效率的要求也越来越高。为此，本文对自适应NURBS插补技术进行了研究。分析并开发了基于限定弓高误差的自适应NURBS插补算法，并对具有梯形、S型加减速的自适应NURBS插补算法进行了研究和仿真加工。研究了自适应NURBS插补的S型加减速的简化算法。针对基于限定弓高误差的自适应NURBS插补算法在曲率半径波动处易出现加速度和加加速度突变且易超出允许值的情况，提出了一种基于曲率变化特性的柔性加减速的自适应NURBS插补方法，并将插补过程分为加速、基于曲率的自适应调整、最后制动叁个阶段。将提出的基于曲率变化特性的自适应NURBS插补算法集成至开发的智能数控系统控制器中，并通过加工实验验证了其正确性。
参考文献：
[1]. 制造过程智能化检测监控技术与系统研究[D]. 张军. 南京理工大学. 2003
[2]. 中国筑路机械学术研究综述·2018[J]. 马建, 孙守增, 芮海田, 王磊, 马勇. 中国公路学报. 2018
[3]. 生产过程制造物联关键事件主动感知与处理技术研究[D]. 陈伟兴. 贵州大学. 2016
[4]. 船舶动力关键配套企业智能车间体系结构与运行模式研究[D]. 李美琴. 重庆大学. 2016
[5]. 制造物联海量实时数据处理方法研究[D]. 杨正益. 重庆大学. 2012
[6]. 全自动生产线质量监测故障诊断系统研究[D]. 徐志丰. 沈阳理工大学. 2016
[7]. 面向机械工程计算机测试系统的数据挖掘技术研究[D]. 胡瑞飞. 四川大学. 2006
[8]. 面向复杂系统生命周期的故障诊断技术研究[D]. 张晓阳. 南京理工大学. 2005
[9]. 基于物联技术的制造执行实验平台研究与开发[D]. 许超. 南京航空航天大学. 2017
[10]. 开放式智能数控系统及其在线控制相关技术研究[D]. 李茂月. 哈尔滨工业大学. 2012
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