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智能制造之装备智能化与实践

2017/9/28    来源:e-works    作者:e-works整理      
关键字:智能制造  

    2017年9月22日,以“智能制造,点亮中国制造业转型的明灯”为主题的“2017(第三届)智能制造国际论坛”,在武汉洲际酒店圆满闭幕。在本次论坛上,华中科技大学李斌教授发表了主题为《智能制造之装备智能化与实践》的演讲,本文根据演讲内容整理而成。

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    华中科技大学李斌教授

    各位嘉宾、各位代表大家下午好!今天有幸在这来和大家探讨一下关于装备智能化方面的课题,准备分三个方面和大家讨论,一是制造视角的人工智能;二是使能技术与关键技术;三是装备(产线)智能化实践。

    提到人工智能的话大家肯定想到机器人、无人机等等,还有一个就是大家手上都有的手机。智能手机最主要的特点是什么呢?就是网络、云,智能手机背后是什么样子呢?我们现在拿到的仅仅是终端,其实后面有很多服务,像搜索服务,没有网络肯定是不行的。装备这一块能不能这样做呢?答案是肯定的,如果说装备也能够像手机一样有大数据服务平台,那装备的智能化能够得到相应的保障。马克思说过一句话,“各种经济时代的区别,不在于生产什么,而在于怎样生产,用什么劳动资料生产。”装备就是生产资料。

    这是工业4.0比较典型的一张图,从劳动资料的角度看看,第一次工业革命是机械动力,蒸汽机出现了。第二次工业革命电能出现了,有了电动机。第三次工业革命计算机出现了,是信息动力。现在应该是迈向智能动力的时代了。这几个时代我们的机械是什么样子?首先是机械化、电气化、数字化、智能化,机械化和电气化更多地依赖人工技能,主要是体力,到了数字化和智能化时代,不仅包括体力延伸,还有脑力的延伸。

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    四个经济时代及其生产方式特点

    智能装备(产线)的自动化有几个关键词。首先是互联,设备之间需要联网,设备与产品需要联网,现在产品不仅仅是制造出来,还需要知道是什么时候被制造的,到哪里去了,比如说汽车行业产品的质量是要十年可追溯的。现在有一个数字双胞胎概念,也就是虚拟与现实互联,基本上是数据互联。

    第二个是数据,包括产品数据、生产数据、运维数据、价值数据,其本质是自动获取、自动流动。

    第三个是CPS(信息物理系统),在智能装备(产线)有连接设施、数据设施、制造设施、计算设施,其本质是制造加工过程与数据处理系统深度融合,或者说是动作控制自动化(显性)+数据交互自动化(隐性)。

    基于上面的几个特点,对智能制造装备这个定义作一个解读,即具有感知、决策、执行、学习、互联特征的制造装备。

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    智能制造装备(产线)内涵解读

    使能技术与关键技术有哪些?一是感知技术+数据采集技术;二是工况自适应控制技术;三是大数据与机器学习技术;四是机器视觉技术。

    第一个是加工过程的感知,工况的数据有刀具、模具、工具磨破损等等,传感器方面有光电、加速度计、声发射等等。加工质量包括几何精度、表面缺陷,传感器可以进行加工质量的采集。装备性能包括机械振动、噪声、CMK、PPK、CPK、故障频率等等。可以采集装备性能的传感器包括控制系统输出、加速度计、声压计、霍尔等等。加工过程数据采集器需求,除了传感器之外,还需要传感网关,网关起两个作用,一个是PLC、CNC数据输出,一个是传感器数据输出。采集数据并不是仅仅把数据堆积在一起就行,在大数据里面有个很重要的概念是数据标记,关联问题,一定要把过程事件与感知数据对齐。

    华中科技大学与恒力华振公司合作开发了一款DAS智能传感网关,能够进行多种数据采集,支持多种设备接入,包括传感器、PLC、CNC、智能电表等等。有这样一款网关后,通过传感网路由,将数据传输到数据服务器,数据服务器支持云服务。

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    智能传感网关在传感网应用拓扑图

    在工况自适应技术这一块,加工过程中要对工况进行监视,包括刀具的磨损,加工过程刀具的碰撞,工件夹持的问题,温度补偿的问题,保障加工安全的问题,这些都属于加工过程工况自适应控制的问题。还有在加工过程中智能负载监控和振动抑制技术,我们已经有装置可以实现这些技术。比如加工一款叶片,原来需要大概两周的时间,由于毛坯铸造的不均匀,在编程过程中会以最保守的参数来进行加工,需要人员进行值守,听到机床声音异常时,将加工速度调低;正常后再将加工速度调高。即使有人值守,仍然不能避免可能对机床造成的伤害,我们开发的自适应控制器有切削负荷自适应控制功能,可以根据切削负荷自适应地调整切削倍率。还可以进行过载碰撞、刀具失效监护,以及相应的统计分析。现在已经是第三代产品了。

    这是一个工程应用实例,水轮机叶片加工的案例,效率得到了极大提高,因为在空载的时候可以调高倍率。这是发电设备转轴铣削加工,工件上需要开很多槽,在加工过程中,如果铣刀断在里面,整根轴就废了,这根轴是从日本进口的,一根轴要一千万元,如果报废损失非常巨大。所以我们开发了一款产品,来监视刀具加工的状况,满足了使用要求。这是在武重集团的一款螺旋桨叶片加工案例,最大可以加工9米的螺旋桨,获得了国家科技进行二等奖,也是采用我们的产品进行加工过程的监控。这是广州重机的蒸汽发生器管板钻削加工的案例,同时有8根主轴进行加工,一根钻头断掉之后会对主轴造成很大影响,钻头如果有微崩刃的话,会造成断屑缠绕,产生加工故障。我们的产品现在也在很多企业应用,包括杭州中水、南京宝色、上汽五菱,取得了良好效果。

    再就是大数据与机器学习技术。制造过程的大数据比较多,包括生产运营数据、决策分析数据、制造资源等等,大数据很火,比较典型的是阿尔法Go,阿尔法Go是通过神经网络、深度学习等方法来开发的。我们希望运用大数据的技术来解决工程的难题,生物系统、电网系统都有很多东西不清楚,尤其是在加工过程中,加工工件、装备的作用机理不清楚,虽然做了大量实验,但是也只是从局部有所了解,所以我们希望引入大数据和机器学习的技术能够在这方面有所突破。

    大数据的种类非常多,比如信号数据,包括工况变化、工艺参数变化、健康状态参数变化。信号的时间跨度长,比如24小时不间断采集,状态连续变化,不同状态持续时间差异大。数据标记难度大,比如工况状态无标记、工艺参数无标记,健康状况无标记。最大的难度是数据的标记,很多企业给我们看大量的数据,但是数据没有标记,没有关联,很难分析。今后,在数据采集过程中怎样去做好数据的标记还有很多工作需要去做。

    怎样用大数据来探索机构运动的规律,通常通过物理建模或者实验验证的方式来获取规律,能不能通过大量数据来推导规律呢,现在已经有这方面的尝试。比如说加工过程中动态切削力与位移的真实关系:基于多测点车削数据,找到无法用机理分析的函数关系。再就是大数据在工程应用上的实例,比如劳斯莱斯发动机的故事,劳斯莱斯能够为正在高空飞行的飞机分析引擎的工作状况:飞机遭雷击时,可在短时间内进行分析并告诉飞行员飞机遭受损害的程度、降落后是否需接受检验和维修。还有马航的MH370,这架飞机上租用了GE公司的发动机,这款发动机是实时采集数据的,所以可以实时知道飞机的飞行位置。

    还有美国在做的旋转机械故障辨识,提供很多种算法,在不同转速和载荷下,测量10种轴承故障(内/外圈、滚珠等)获得1.2万个样本数据;将故障信号自功率谱作为输入,经过2000600200 100降维,获得特征向量;该方法故障辨识准确度高达99.68%,而传统人工提取特征方法准确度仅为1.35%。

    这是通过大数据的方法来进行薄壁件铣削变型预测与补偿,图中分别是在无稀疏学习补偿、无控制,有稀疏学习补偿、无控制,有稀疏学习补偿、3秒后加入控制的情况下,薄壁的变形。通过大数据学习,可以不断强化模型,以适应个性化的要求。

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    薄壁件铣削变形预测与补偿

    这是我们课题组做的一个实验,在某个3C公司来判别刀具磨损的情况,采集了大量数据,同时拍摄刀具状态的照片,通过提取特征预测,可以得到曲线。同时也在进一步实验,研发刀具的磨损状态与数据之间的关系。这里有个突变,是刀具磨损了吗,其实不是,这相当于是遇到一个硬点,但是后面又恢复了正常。通过前后比较,可以知道正常与异常状态的差异。

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    刀具磨损预测

    接下来介绍一下关于产线方面,就是把前面的技术应用到实际的产线中来。这是某小型零件精加工智能化产线的案例,企业提出了需求指标,包括:生产节拍、成本控制、减员指标、适应能力、质量检测、工程能力、监测补偿、数据采存、数据分析。

    我们做的关键技术有很多,包括机器视觉技术、实时监控技术、各种加工工艺技术、机器人等。自动品检的要求比较高,要求高精度、高速度、多检项。品检策略是采用机器视觉检测表面缺陷和几何精度,用电子塞规检测内孔精度,用线结构光测量仪检测外径精度,用机器视觉+光电技术检测中间工艺过程量。

    产线智能化特点有减人提效、质量保证、设备调整在线检测、设备状况监控、产品质量大数据、设备运行大数据、CPS系统等等。智能制造是用规模化生产效益实现个性化生产,智能化技术是制造企业产业技术升级的核心技术。

    谢谢大家!

    本文未经演讲者本人确认。

责任编辑:张纯子
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