引自：《新一代智能化数控系统》（作者：陈吉红，杨建中，周会成）
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数控机床的状态数据能够真正地反映数控机床的加工特征，是实现数控机床智能化的关键支撑数据，包括位置、振动、速度、加速度、电流、功率、声音、温度等。这些状态数据有一部分直接来自于数控系统内部，与数控机床本身的控制过程息息相关，比如位置、速度、电流、切削力等。有些状态数据需要借助于外部传感器间接获取，包括振动、温度等数据。还有一些数据依赖于专业的测量设备，主要是对数控机床加工质量及其相关精度进行描述，如定位精度、几何精度等。
「1. 数控系统内部电控大数据感知 」数控系统内部电控数据是感知的主要数据来源，它包括零件加工的插补实时数据（插补位置、跟随误差等）、伺服和电机反馈的内部电控数据，以及从G代码中提取的加工工艺数据（如切宽、切深、材料去除率等），这些数据在很大程度上反映数控机床的最高运动速度、跟踪精度、定位精度、加工表面质量、生产率及工作可靠性等一系列性能指标，并影响实际生产的加工精度和加工质量。例如，主运动的功率、扭矩特性决定了数控机床的工艺范围和加工能力；伺服驱动系统以机床运动部件的位置和速度为控制量，实现被控制量跟踪指令信号，联接数控装备和机械传动部件。
1）位移数据
位移数据是机床各关键零部件的位移信号的反馈，数控系统通过数控机床各坐标轴的实际位置检测，并与给定的控制值（指令信号）进行比较，从而控制驱动元件按规定的轨迹和坐标移动。
机械加工精度的提高是伴随着机床位移数据的不断精确，位移数据从微米级发展到纳米级，机械加工精度也成倍提高。通过安装有绝对式位移传感器的机床在重新开机后无需执行参考点回零操作，可立刻重新获得各个轴的当前绝对位置值以及刀具的空间指向，因此可以即时从中断处恢复原有工序，提高数控机床的有效加工时间；并可对重要部件的状态进行实时监控，提高机床的可靠性；另外，还可随时确定机床运动部件所处的位置，通过在数控系统中作相应的设置可以省去行程开关，提高机床使用安全性。再例如，通过位移传感器感知机床关键零部件的实际位置和反馈位置，可获取加工过程的跟随误差，一旦跟随误差超过系统的预设值便会触发报警，可对机械传动系统故障、电气系统故障以及数控系统参数局设置不合理等问题进行反馈，实现机床健康状况以及定位精度的监测，提高数控机床的加工精度。
2）速度数据
数控机床的加工速度会影响机械加工效率和加工精度，一些特殊的机械加工场景还对机床加工速度有着非常严格的要求。因此，数控机床主轴转速和切削速度的监测对零件加工质量和加工效率的优化至关重要。
速度数据在数控机床中主要是对于数控系统伺服单元的速度检测。例如：控制伺服系统进给机构的速度和位置时会产生摩擦力，影响实际刀具轨迹的准确性，产生的误差会影响预期加工效果，而根据数控机床轴位置和轴速度的趋势变化，构建进给系统位置－速度摩擦模型，可实现机械加工摩擦补偿，降低摩擦力对预期加工效果的影响。再例如，在机床加工过程中，刀位点实际进给速度与加工程序预定进给速度存在偏差也会影响零件加工质量，通过速度传感器追踪实际进给速度并进行实时优化，可有效地降低实际进给速度和理论进给速度之间的偏差，这对于提高零件表面的加工质量和加工效率，延长刀具寿命具有重要的应用价值。
3）压力数据
在数控机床中压力数据主要包括3种：气压/液压、夹紧力和切削力。
（1）气压/液压：主要指润滑系统、液压系统、气压系统中油路或者气路中的压力，这些数据能反映它们的运行状态，数据出现异常即表明系统出现故障。例如，压力值一旦超出正常值的范围就表明液压系统工作压力不达标，其触点会动作，将故障信号送给数控系统进行控制，使液压系统无法正常工作，机床出现报警，产品生产线停止加工，以防安全事故产生。
（2）夹紧力：指在数控加工过程中夹具对零部件/工件的压力。在数控机床上加工某一零件时，往往需要频繁换刀，那么也就意味着夹紧机构需要不断夹紧、松刀，同时在加工过程中，必须保证刀柄被可靠夹紧，防止刀具脱落。通过夹紧机构提供稳定均匀的夹持力、换刀动作更快、操作时间更短，有助于机床提高加工精度及效率，同时避免安全事故。例如实际生产过程中，夹紧力不到规定值，工具系统就没有被完全定位夹紧，可能会引发碰撞、刀具飞出等安全事故。
（3）切削力：指金属切削过程中刀具对工件的压力，其大小直接影响切削热、加工表面质量、刀具磨损及刀具耐用度等，加工过程中轴向分力的不断变化影响着工件表面质量，径向分力对工件形状精度的影响也很大，可见切削状态的每一个细微的变化都可以通过切削力的数值反映出来，加工过程中出现的刀具磨损、机床发生的故障以及产生的颤振等现象也都可以通过切削力的监测及时发现。可以看出切削力的变化始终贯穿整个切削过程，因此实时、准确地监测切削过程中的切削力，对于研究加工过程的切削机理、优化切削工艺参数以及确定刀具的几何角度有着重要作用，同时对于提高机械制造水平也有着重大意义。
「2．数控机床外部数据感知 」传感器可将从数控机床获取的变量转换为可测量的信号，并提供给测控系统，是获取数控机床外部数据的有效手段。数控机床外接传感器存在安装复杂、成本高、防护等级要求高等缺点，导致其在工业应用中存在一定的局限性。但是，因为传感器具有信号敏感、数据品质高等优势，使其一方面在学术研究中具有重要且不可替代的地位，另一方面在工业应用中也是数控系统内部电控数据的良好补充。外接传感器在数控机床中的安装和使用必须要满足以下条件：
（1）不影响数控机床正常加工；
（2）与被测量点尽可能靠近；
（3）不影响机床的静态及动态刚度；
（4）容易更换、维修和成本低廉；
（5）具备防尘、防切削液、防切屑、防电磁干扰及防热特性。
1）温度传感器
在数控机床运行过程中，丝杠轴承、主轴、进给轴等部件会发生不同程度的热变形。机床本身无法在线检测部件热变形的分布特点，不能实时掌握机床工况的时变规律，无法针对工况温度变化即时决策而实现制造装备的自律运行，从而影响机床的加工精度，并且引发质量一致性难以保证等问题。
为检测数控机床的热变形信号，需要在机床的相应位置安装温度传感器。温度传感器（图1）能够感受温度并转换成可用输出信号，是温度测量仪表的核心部分，主要工作原理为：通过接触或非接触的方式将温度测量出来，并将温度高低转变为电阻值大小或其他电信号进行传输。温度传感器类型繁多，常见的有以铂/铜为主的热电阻传感器、以半导体材料为主的热敏电阻传感器和热电偶传感器等。
图1 温度传感器
在实际应用中，一般采取在适当位置打孔并封入温度传感器的直接测量手段。基于机床关键部件（如螺母副、电机等）的温度变化数据，可实现数控机床的过热保护或温度补偿，从而提高加工安全性，降低热变形对加工精度的影响。例如，华中科技大学李国民教授团队在刀具内部嵌入温度传感器，实时、精确地测量切削区域的温度，并基于有限、非均匀分布传感器温度信息在线重构刀具切削区域温度场，开发出了智能刀具工况温度在线监测系统，为数控机床的过热保护和温度补偿提供温度数据参考。
2）振动传感器
数控机床在运行过程中不可避免地会发生不同程度的振动，处于正常状态的机床具有典型的振动频谱，但是当机床磨损、基础下沉或部位变形时，机床原有的振动特征将发生变化，并通过机床振动频谱正确地反映出来。因此，振动数据是反映零件加工精度的重要因素，振动信号的分析在数控机床状态监测与故障诊断中有着重要的作用。振动传感器（图2）是通过检测冲击力或加速度实现机床振动信号检测的设备，检测方法包括机械式测量、光学式测量和电测量。其中，电测量是应用最为广泛的方式，是将机械振动的参量转换成电信号，再经放大后进行测量和记录，最终实现振动信号的采集。
图2 振动传感器
为了检测机床振动的幅度和频率，需要在机床关键零部件处安装振动传感器，包括机床箱体、主轴、刀具等位置。振动传感器已被广泛应用于切削稳定性监测、刀具破损监测、进给系统波动分析、主轴健康监测与故障诊断等场景。在2015年米兰欧洲国际机床展（EMO MILANO）上，DMG MORI展出了其“机床4.0”的原型机DMC 80 FD duoBLOCK®铣/车复合加工中心，关键部件上共安装了超过60多个附加传感器，如图3所示。这些传感器持续记录设备加工过程中的振动、受力及温度数据，并将这些数据采集到一个特殊处理系统中进行处理及存储。
图3 DMC 80 FD duoBLOCK®铣/车复合加工中心及其中安装附加传感器的关键部位
3）声发射传感器
材料或结构存在微观性的不均匀和缺陷，在应力作用下会导致局部产生应力集中，产生对应的弹性应力波。声发射传感器（图4）负责将被传输到传感器表面的应力波信号转换为电信号，并传输至信号处理器完成电信号处理。在声发射检测系统中，声发射传感器是系统的核心部分，常用的有谐振式传感器和宽频带响应传感器等。声发射传感器采用动态无损检测技术：与振动等传统力学检测方法相比，对环境要求低，抗干扰能力强；与传统无损检测相比，被测能量来自于被测量物体本身，是一种实时、动态的信号监测方式。
图4 声发射传感器
声发射传感器可用于强度试验、疲劳试验、检漏及安全监测等一系列应用。例如，在数控加工过程中，由于刀具磨损存在随机性，刀具磨损寿命统计值与刀具磨损量之间的数据学模型从理论推导难以验证其准确性；刀具在加工受力下产生变形豁裂纹时，会释放出弹性应力波，通过声发射传感器监测刀具磨损及其高频弹性应力波信号，避开加工过程中低频区的振动和音频噪声，能够辅助理论模型准确地预测刀具磨损。
4）RFID传感器
RFID（射频识别）是20世纪90年代兴起的一种自动识别技术，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关的对象数据信息，具有非接触读写、能够自动识别对象、信息存储量大等优点。
RFID技术可用于数控机床关键零部件使用寿命监测等一系列生产场景。例如，刀具的使用次数是有限的，当超过这个范围，刀具就需要寄回厂家处理，或者直接报废处理。在刀具上植入RFID智能芯片，同时在机床内部安装RFID智能模块自动采集芯片信息（图5），可实现刀具寿命的自动监管。此外， RFID自动识别技术也可应用于车间制造过程，将车间日常的生产过程管理信息（如派工、加工、装配和零件出入库等信息），由原本的手工介入输入管理过程转化为自动信息采集与处理。通过手持RFID读写器对在制品的身份进行自动识别，为车间不同角色的操作人员快速、准确地提供物料信息，从一定程度上摆脱传统车间耗时的人工操作，减小制造过程的信息流动以及互动过程中的出错率。
图5 利用RFID采集数控系统信息
5）条码/二维码传感器
条码/二维码是一种通过某种特定的几何形体按照一定规律在平面上分布（黑白相间）记录信息的应用技术。从技术原理来看，条码/二维码在代码编制上基于构成计算机内部逻辑基础的“0”和“1” 比特流的概念，使用若干与二进制相对应的几何形体来表示数值信息，并通过图像输入设备或光电扫描设备实现信息的自动识读。
其中，条形码具备以下特性：可标识数字、英文和符号，不能标识汉字，支持信息高速输入；标签制作简易，扫描识别设备成本较低；只支持信息的横向记录，对纵向信息完整性无要求，抗破损能力高。在数控机床领域，条形码可用于物料管理、生产管理、设备标识等应用场景。与条形码相比，二维码最大的优点是支持汉字、图片、指纹等数字化信息的编码，信息容量较大，可达条形码信息容量的几十倍到几百倍；支持保密机制集成，信息保密性高；具备信息纠错功能，译码可靠性高。目前，二维码识别技术在移动支付、产品防伪、广告推送、信息传递等方面已得到广泛应用，其在数控机床领域的解决方案也正在逐步形成。
例如，通过二维码记录加工零件的生产信息，包括生产时间、操作人员、生产状态等，可实现对各产品生产过程的长期、有效监控，为生产企业带来极大的附加应用价值；将数控机床的生产信息以二维码的方式存储在数控系统中，通过移动设备扫码实现生产统计数据向云端上传，数据完整性不再受机床网络状态的影响；基于机床故障信息生成对应的二维码，通过移动设备扫码快速获取故障解决方案，如图6所示，可有效减少机床因故障导致的停机时间，降低机床的维护成本；还有人将二维码技术应用于汽车发动机缸盖加工自动化生产线，通过缸盖产品的二维码信息可显示当前零件的供应来源和生产批次，实现了零件在加工过程中信息的动态跟踪和质量监控。总之，二维码识别技术在零件标识、产品追溯、远程运维、生产统计、质量追踪等方面具有广泛的应用场景，正在数控机床领域形成更多的解决方法。
图6 二维码应用于数控机床故障解决
来源：智造苑
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