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干货分享——制造装备智能化转型升级的实践
发布机构:创业中心      更新时间:2019年12月24日      浏览次数:

演讲嘉宾:华中科技大学教授、博士生导师,国家数控系统工程技术研究中心主任陈吉红。

演讲主题:制造装备智能化转型升级的实践

我今天非常高兴有机会给大家分享我们二十多年来创新创业的故事,特别是第四次工业革命到来的时候,我们的装备怎么样进行创新,怎么样进行智能化的升级。


数控机床是最典型的“工业母机”,从螺丝钉到卫星、火箭制造,都离不开数控机床。特别是数控机床涉及到国家的国防安全、产业安全和经济安全,可以说,数控系统是机床的大脑。如果说机床是中国制造业芯片,数控系统是机床芯片,特别是现在搞智能制造这些设备都得互联互通,数控系统又涉及到我们国家的工业信息安全。因此它是典型的总书记所说的“要不来,买不来,讨不来”的技术。特别是像伊朗这一次离心机事件,实际上用得就是西门子S7可编程控制器,由于病毒的感染,让离心机疯转,最后把轴承摧毁。

我们学校历任校长不服这口气,所以一直有组织的进行数控技术的创新,特别是周济校长,他在1993年担任我们基建学院院长的时候,带领我们一批学生创新创业,走过了从一个创新想法到科技成果,从科技成果到创新产品,从一个小作坊式的学校课题组到一个上市公司(的历程)。从游击队到国家队、国家功能中心这么一个艰难发展过程,这么一个发展过程中间我们得到科技部大力支持, 有科技部工程中心建设的支持,才让我们走过了这么一个艰难的道路。

华中数控

我们主要是生产数控驱动、伺服驱动和伺服电机,一年的产量在1万台左右,伺服电机在17万台左右。我们以数控系统为核心,面向数控机床领域和机器人、智能制造领域以及新能源汽车领域。目前,我们的伺服驱动和电机以及控制器已经在武器装备,像雷达、火炮等等这样的武器装备上形成了批量的配套。

一、机床向智能化转变

什么是智能数控机床?

在新一轮科技革命的时候,互联网+、智能+已经变成国家战略,智能制造已经成为我们制高点,数控机床应该怎么样进行智能化?和普通机床又有什么区别?我们首先看看机床是怎么样向智能转变的。机床走过了从手动机床到数控机床,到未来智能机床这么几个阶段。

手动机床:它用人的手来操作,用人的五官来感知,来操作机床,由于靠人的脑力、体力劳动,所以它的精度效率都不是很高,这是一个典型的HPS,也就是人机系统。

数字化+机床:我们后来又有了数控机床,还是那个机床,但是我们有了CAD/CAM软件,有了机床系统,有了数控系统,有了伺服电机替代人手来调整摇机床的手把,那么人还在,人要给CAD的CAM软件交付,要和控制系统交互,人还得守在机床旁边,因此这是一个典型的HCPS,就是人和机床之间加了一个控制系统。


传统数控机床不足:

如果这个机床是一个智能的机床,因为人的脑力劳动和体力劳动都要逐步由这个控制系统所替代。传统机床又有它的不足,因为我们走得是理论轨迹,没有感受切削力、惯性力、摩擦力,由于这些的影响导致理论轨迹和实际的轨迹产生偏移,影响了精度和效率。

智能机床发展规律:

后来以日本马扎克为代表,他们提出了新的智能机床,首先在机床上加很多传感器,第二在机床上互联互通,实现远程的实时生产管理和远程的监控。第三,实现了一些智能的功能,比如说几何误差补偿、热误差补偿、伺服的优化控制等等。

但是这些功能我们认为只是实现了一些简单的感知分析和反馈控制,远没有达到替代人脑的水平,它的本质是机床+互联网,也就是也叫smart MT,它的问题出在全部是用人类的专家去建模,赋予智能系统的知识,不能够在自己使用过程中通过自己的学习,能够自己增长出知识来。

新世纪以来,移动互联、大数据、云计算突飞猛进,这些技术集中聚焦在新一代人工智能革命性的突破。阿尔法狗学了人类几千万棋谱战胜李世石,阿尔法元干脆自己跟自己打着玩,三天三夜以后,可以横扫人类,新一代人工智能最本质的特点是有了学习和认知的能力。

新一代人工智能技术:

我们国家率先发布了发展规划,成为国家的规划,而新一代人工智能技术和先进制造技术深度融合将形成新一代制造技术,是新一轮工业革命的核心驱动力。因此,中国工程院把智能制造分为三个阶段或者三个范式、三个层次:

  • 第一个阶段,数字化+制造。

  • 第二个阶段,互联网+制造,也叫smart+制造。

  • 第三个阶段,真正的智能制造是数字化、网络化、智能化+制造。也就是新一代人工智能和制造的结合。


我们的数控机床其实也分为三个阶段:


  • 第一,现有的数控机床是一个典型的数字化+机床,也是智能机床的初级阶段。

  • 第二,刚才提出马扎克提出的互联网+机床实际上是中级阶段,smartMT。

  • 第三,真正智能制造应该还要把人工智能技术跟它再结合。智能+互联网+数控机床。


我们定义了新一代智能机床是在大数据、云计算、人工智能的基础上,我们自主感知,自主学习,形成知识,应用这些知识进行自主决策,最后实现自主控制,实现优质、高效、可靠、安全、低耗的架构。

二、数字化+机床

看一下我们目前在这几方面做的工作,首先是数字化+机床,特别是在国家重大专项的支持下,我们围绕高速、高精、多轴、复合的方向发展,特别是2012年以来,国家支持我们瞄准世界上最先进的西门子的高档数控系统,研制中国的数控机床,我们围绕能用、好用、耐用、巧用,解决了功能、性能、可靠性和智能化的问题,最后做了一个华中8型数控系统,这个数控系统特别是得到了为04专项中间1500多台高档数控机床,进行了批量的配套。大家可以看到,这些都是柔性制造系统、五轴龙门等等这样的高档机床。

特别是我们在沈飞从改造美国进口的机床开始,到现在正在给它建设一个58台机床、38台五轴、九条柔性制造生产线,沈飞的应用也带动成飞、西飞等等更多企业的应用,这就是我们给天津大火箭做大火箭的筒段,这个非常复杂,叫壁板铣,这里面三个五轴头,外面三个五轴头,互相顶着它进行加工。

同时,我们在湖北的066基地,在航天四院,在导弹的一些关键设备上,像车铣复合、龙门等,这就是东风17导弹的外面要穿一件衣服,就是隔热的衣服,像复材自动铺放的一些设备。特别是我们和上海交大一起做了上海通用的发动机钢铁钢盖的智能制造的生产线,以及吉林通用这边有400多台机床、70多台五轴做的汽车零部件的生产线,特别这几年3C行业,我们做了大概2万多台高速高精的机床。

我特别要说一句,目前中国要购买国外的一个精度在一微米以内机床,这是国外封锁限制,是买不进来的,而江西佳时特和我们合作攻克了这个难题,已经可以实现定位一个微米的机床高精度智能机床,最后激光干涉仪打出来的精度指标,大家可以看到,最后的定位精度是最后一位,每走15个毫米,都是零点一个微米这一位在有所变化,而且江西佳时特这一次也参加了我们的决赛。

我们因为取得这些成绩上了《大国重器》,也拿了国家的科技进步奖,同时我本人也入选了CCT2018年科技创新人物。

三、互联网+机床

我们能做什么?在这一点上首先要解决设备互联互通,不仅仅要互联互通,而且要互操作,不同的设备,由于有不同的语言,这就做到很困难,因此,国际上比如像美国计算协会,在2006年就推出了MT connect机床互联通讯协议,2017年德国机床协会也推出了U mati,2016年机床协会联合多家单位已经做出中国版的互联通讯协议NC link,我们成立了相应的联盟,拿到了相应的项目,我们目的不是简简单单的去采集设备一些的状态信息,而且我们希望能够给这个机床、这个车间能做数字孪生,能够建它的CPS。通过这个协议,我们可以下联设备,上联各种智能化的软件。

我们已经起草了七个国家标准,其中独创性提出了一种毫秒级的大数据采集和传输的方法,同时,基于五类原生数据,可以产生我们所需要的各种各样智能制造所需APP、软件所需要的派生数据。

目前,我们可以实现多种网络上网,现在已经连了180多台设备。这是我们参加了北京的机床展和今年德国汉诺威机床展,已经给德国机床实现互联互通,明年上海展览会我们会重点推出NC link,而且我们机床协会专门成立一个公司就来推广我们的中国版标准。这样我们给德国去交流的时候就有了优势,因为他们最后提出来咱们还是一起来搞世界的互联互通协议标准。

在这里我们可以通过多种方法进行上网,甚至为了创新,我们把这个共享单车芯片装在机床上也可以实现互联互通。一旦机床联网,我们可以在远程看到机床面板,可以看到里面的程序,可以看到它的PLC梯形图以及设备开关状态。甚至从手机上也都能看到这些状态信息。有了这些数据我们可以建刀具数字孪生,从原来刀具只能统计使用的时间和次数,我们可以统计刀具的切削里程和刀具能耗,这样刀具寿命管理更加科学。

我们建立了丝杠和主轴的数字孪生,我们可以知道丝杠某一个截面,螺母通过次数、速度、扭矩,用这些数据,未来可以判断这个机床丝杠的磨损量情况。我们可以用机床正常加工数据跟实际加工的数据进行比较,通过模板的比对判断段刀和刀具的磨损。

我们可以让机床设计一个体检的广场舞,让它扭扭屁股扭扭腰,根据做体检的动作得到它的数据,用这些数据的比对,比如说一年以后做同样的动作,它的数据比对,以此来判断丝杠、导轨、主轴、刀库健康状态下降情况,这些技术全部用到了工信部所支持的国家智能制造的示范工厂,这个工厂有两百台高速加工中心,这个是180台的加工中心、78个机器人,这个是做手机的结构件。这是200多台高速加工中心、100多个机器人,主要做笔记本电脑的结构件。甚至我们也把它用在汽车零部件行业,这是武汉东风楚凯,有50多台机床、20多个机器人,组成了10条生产线,主要是汽车关键的一些关键零件的制造。

四、新一代人工智能+机床

最后我想介绍一下,我们在新一代人工技术上,怎么样和我们的机床结合起来。刚才说了我们四个自主挺简单,但是怎么实现怎么落地?怎么实现自主感知?大家知道说起来智能,大家都会想到GE公司,GE公司在发动机上装了传感器,通过卫星把数据传到地面信息中心,为每一台发动机建了数字孪生,因为有了这个技术,最后它能够做发动机的健康保障。因为了这样一套软件,所以GE公司商业模式发生了变革,它原来的发动机往外面卖,现在不卖了,往外面租,这样从一个典型制造型企业变成制造服务型企业。

机床数字孪生到底是一个什么样的?我们要加哪些传感器?数据从哪里来?其实数字孪生有多极像:

  • 第一,几何像,这个好办,有3D模型就可以,我们就可以做运动仿真、做防碰撞。

  • 第二,数字像,我们加上传感器采集这个里面的数据,把全生命周期数据记录下来,这个也不太难。

  • 第三,模型像,因为模型才是知识,这个最关键,如果要做一个机床模型,我们以前都是理论建模,但是理论建模,它太复杂了,所以老是进行简化,而且在这个模型里面有好多参数,这些参数比如说阻力、钢度,不可测,而且这些数据还总是变化,所以,如果靠理论建模的模型来真实的跟仿真预测机床的状态,实际上是有问题的,一直没有取得根本性的突破。


我们能不能通过大数据的办法来给机床建这个模型呢?

首先我们说数据从哪里来?其实大家一说大数据,老觉得要加好多传感器,其实我们机床上本身就有很多传感器,比如我们电机里面有电流传感器,电机上有编码器、光参器,而且在数控伺服驱动里面的速度环、位置环、电流环,都有很多毫秒级的大数据,比如跟随误差、速度波动,这些是最珍贵的大数据,因为这些大数据和我们零件的加工质量、加工精度和效率有密切的关联关系,由于这是毫秒级数据,所以以前这些过程数据我们都是把它扔掉,没有用的。但是由于我们有了自己的总线技术,所以我可以把伺服驱动PLC里面这些过程数据都可以按毫秒级,把它上传到数控系统,一旦传上来以后,我们的电机就从原来只是一个执行器变成感知器,它不仅仅从这里走到那里,而且在走的过程中它的动态误差,它的速度波动都能够上传回来。

以前我们在分析数据的时候,我们都是在时域或者频域,比如主轴的电流大或者电流小,但是根据主轴的电流大小,并不能够判断主轴是否有故障,因为主轴重载切削的时候,电流也会大,主轴在坏了、撞了,电流也会大。有没有故障,关键是主轴现在在干什么,什么东西能描述机床在干什么呢?正好是G代码,比如这就是加工三个台阶的程序,程序G代码就在这个脚底下,可以看到第一个台阶、第二个台阶、第三个台阶所对应的主轴电流的变化曲线。所以,我们是不是可以原来的时域、频域换成指令域,也就是描述这个机床干活的指令,这样的指令和它的状态数据关联起来,不就变成了类似于这个零件加工的心电图吗?可能一个零件加工以后,有好多条心电图,我们把这些数据传到云端,构成机床全生命周期大数据,因此自主感知过程就是通过独创指令域大数据的汇聚方法,按毫秒级采集控制系统里面电控数据、插补数据以及外部传感器数据,形成数控加工指令域的心电图和色谱图。

有了这些数据怎么用?比如在每天加工时,可以用G代码提取工艺参数,只要加工完一遍,这些切削功率、切削电流也就有了,从这里面我们可以提取稳态样本,这样的话每天干每一个零件,都会得到这些数据,用这些数据为每一把刀子,都会长出一个神经网络,这个神经网络描述了什么样的工艺参数会得到一个什么样的表现。

这是我们建模以后预测结果,预测精度达到92%,也就是误差只有8%。因此自主学习就是在那些心电图大数据中间,找到它的隐含规律,这些规律形成的神经网络,就是我们所说的知识。

有了这个神经网络怎么用?比如我有了一个新的零件,首先可以提取这个新零件工艺参数,送到这里面,我就可以预测,预测完了以后,就知道再根据预测结果的好坏,我能形成一个i代码,最后和G代码同时送到数控系统里面去加工,实现更优质加工,这个i代码是对G代码补充或者是对G代码的优化。以前我们直接就把G代码送加工,我们现在不是,先送到网络里面预测优化然后再加工。因此自主决策的过程,就是利用我们获得的知识形成i代码过程,自主执行过程就是把i代码和G代码双码联控过程。还是那个数控机床,我们加了基于指令域大数据汇聚,大数据的主要来源来自于我们数控系统内部的电控数据送给云端构成这个机床的全生命周期大数据,这就是自主学习。

我们可以理论建模,也可以大数据建模,也可以理论大数据混合建模,形成的模型这就是机床的模型像数字孪生。有了模型,我们有了新的一个零件,可以把它送到这个模型里面去预测,根据预测的结果,可以优化决策,决策以后最后形成了i代码,这就是自主决策的过程。然后把i代码和G代码同时送到数控系统双码联控,这样就实现了自主执行过程。因此这样数控系统能够在每天使用过程中形成数据,能自己学习,能长出知识,从原来授之以鱼到授之以渔,这就是我们数控系统样机,我们也率先把寒武纪人工智能的芯片集成到我们数控系统里面,这个系统已经在人脸识别、各种智能化APP都带有等等。

这个就是刚才的物理样机,在两个星期前,在南京世界智能制造大会上,我们华中智能数控系统入选了2019年中国智能制造十大科技进展,同时,我们做了一些智能的机床,这些机床有4类智能模块,质量提升、工艺优化、健康保障、生产管理,我们只要把这个零件加工一片就可以录下来这个心电图,根据心电图的好坏就能生成i代码,你看有了i代码和G代码双码联控,蓝色心电图波动更小,更重要加工效率进一步提高,比如说从2分40秒到2分十几秒,我们也可以通过每天形成的加工心电图,提取一个稳态的学习样本。有了这些稳态学习样本之后,我们可以为每一把刀子训练出一个神经网络,有了这个神经网络,我们也可以新的零件来了,送到这个神经网络里面进行预测,形成i代码,有了i代码以后,我们的i代码和G代码双码联控,加工效率就得到了提升。

我们也进行了机床的理论建模,但理论建模里面参数找不准怎么办?我们用神经网络去帮助它学习,学习这些参数,找到各项参数,最后我们的误差,在形成i代码以后,就从16个um降到3.6个um。未来的数控机床,你有了一个零件,没关系,首先送到我们的模型里面进行预测,进行优化,最后形成i代码,最后i代码和G代码双码联控,实现最优加工。

这些成果我们已经发表在中国工程院院刊、工程杂志上。所以智能并不是那么复杂那么难的事情,其实我们现在最需要的是数据的可视化,把原来看不到的东西,我们现在能够看到,原来不能够关联的东西我们关联起来,这样人工分析优化系统。看多了,我让计算机帮我看,这是计算机辅助智能,未来才会实现人工智能专家系统。

因此,所谓的智能机床就是把大数据、云计算、人工智能、数字孪生的技术跟我们的控制系统深度融合起来,使我们的设备更精更快更智能,在这个领域,因为全世界都是刚刚起步,在这个领域都是些空地,你完全可以跑马圈地,因此思想有多远我们就能走多远,这是我们创新发展实现领跑的利器。大家说2.0都没有做好,比如我们的设备、可靠性跟国外还有差距,我们要不要搞4.0?我觉得要搞,我们可靠性有差距当然要苦干去解决可靠性的问题,但是,我们也可以巧干,因为我们完全可以用4.0的远程监控、预测性维护来解决可靠性的问题,这可能事半功倍。

总结

这些年来应该说我们中国的机床行业缩小了跟国外的差距,但是国外已经积累了几十年的经验,形成了生态圈,你就算做得跟人家一样好,你一样打不过人家。而新一代人工智能技术和机床结合,将为机床行业发展产生带来新的变革。这也许是我们换道超车从跟跑到领跑重要机遇,总书记指出新一轮科技革命和产业变革同我国转换生产方式,产生历史性交汇,这种交汇既是历史性的机遇,也可能面临着拉大差距的严峻挑战,有些交汇可能同频共振,有些交汇也可能擦肩而过,所以我们华中数控愿与智能数控同频共振,助中国制造弯道超车,也祝各位选手取得优异成绩,谢谢!


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