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北京航天測控技術有限公司 孫潔

作者簡介

孫潔（1980-），河南南陽人，高級工程師，碩士學位，現就職于北京航天測控技術有限公司，研究方向是生產智能制造。

摘要：基于智能傳感網絡的減速器加工線遠程狀態監控平臺建立了機加車間的智能傳感網絡，采用數據采集、故障診斷、設備效率分析等技術，實現了機加生產線狀態的實時監控、遠程診斷、維修指導和設備效率分析等功能，不僅能為設備的安全可靠運行提供保證，而且能為企業信息化改造中DNC、MES系統提供更多的底層數據，為加工過程規律的研究、機床性能的優化等提供數據基礎。

關鍵詞：智能傳感網絡；狀態監控；數據采集；故障診斷；效率分析

Abstract: The platform builds the smart sensor networks for machining shop. It implements some functions such as Real-time monitoring, remote diagnose, maintenance guidance, efficiency analysis, using the technology of data acquisition, fault diagnose, efficiency analysis. The platform ensures the reliability and safety of the equipment operation, and it can provide underlying data for DNC and MES.

Key words: Smart sensor network; State monitoring; Data acquisition; Fault Diagnose; Efficiency analysis

1　概述

隨著數控技術的發展企業自動化程度日漸提高，多種全新的制造模式（如集成制造、柔性制造、智能制造、數字化制造、網絡制造等）也相繼被提出并得到應用。數控機床作為現代制造系統的關鍵基礎單元，其功能的強弱和性能的好壞決定著企業先進制造模式的成敗。因此，越來越多的制造企業投入大量的資金購買先進的高端數控設備以滿足自動化生產的需要。然而，數控設備的復雜程度和智能化程度的不斷提高，也給系統的可靠性、安全性、可用性、經濟性等方面帶來了一系列難題，系統發生故障或失效的潛在可能性也越來越大。機床狀態監測的主要目的是要保證加工系統的安全運行，合理并優化使用數控機床，保證加工工件質量，提高生產效率和設備利用率。不僅能為企業信息化改造中DNC、MES系統提供更多的底層數據，為機床的組網監測、遠程診斷和維修提供方便；還可以利用加工過程狀態數據進一步研究加工過程的規律，優化切削參數、分析刀具磨損、提高機床性能，對實現加工過程的自適應控制和智能化制造具有重要的意義[1]。

2　平臺建設目標

減速器加工線主要是針對機器人減速器的五大關鍵零件的加工需求而設計的，生產廠家研發了MK2336、QYF007、QYF007T、QMK017等設備，對現有YK7332A機床進行了優化升級，開發了機器人減速器“BX5+1”生產線，配備了相應的工裝、輔具，保證零件的加工要求。

減速器機加生產線遠程狀態監控系統主要是實時監控加工線上主要設備的工作狀態，對設備的故障狀態進行有效識別，提前預測設備的健康等級，以提供可靠及時的現場維修指導。從而保證設備工作的可靠性和連續性，提高產品加工的質量和效率。

3　平臺體系結構

機加生產線遠程狀態監控系統是結合物聯網技術和制造過程狀態實時監控技術，依據信息的生成、傳輸、處理、集成和應用的原則，設計出了針對工業機器人減速器加工線的狀態監控的平臺，該框架劃分為三層：現場控制層、車間應用層和企業應用層。監控系統的整體框架圖如圖1所示。

圖1 監控系統的整體框架圖

現場控制層：現場控制層采用現場總線的方式采集與在制品質量相關的機床、托盤、地軌機器人、上料料倉和下料料倉等設備的狀態信息；實時采集車間生產過程數據，包括在制品狀態、產品質量、物料使用等信息；將任務單、工藝單、圖紙信息、NC代碼等作業信息及時準確下達到指定工位上的加工設備進行加工；采用RFID采集生產過程中生產工具、操作員等生產要素的信息，實現對設備利用情況、人力資源、工具使用信息的動態追蹤和實時采集。

車間應用層：車間應用層主要是對采集到的車間生產過程中的設備運行狀態數據、在制品信息、生產要素信息等進行監控和分析。狀態監控主要是對成形砂輪磨齒機、偏芯軸外圓磨床、托盤、地軌機器人、上料料倉、下料料倉、測量機、清洗機等設備的狀態數據進行監測，檢測出異常數據。設備故障診斷就是基于設備的狀態數據進行故障定位。設備健康預估是基于狀態數據對設備的健康狀態進行評估，并給出設備處于的健康等級和維修計劃。設備效率分析是采用目前國際上通用的標準OEE數據分析方法對設備的使用效率進行分析。用來表現設備在計劃生產時間內實際的生產能力相對于理論產能的比率。排產管理是基于設備的狀況對設備的生產計劃進行有效安排。數控程序管理是對機床的NC程序進行編輯和版本管理，并根據生產計劃分發到各個機床上。

企業應用層：企業應用層主要由計劃管理、圖紙管理、辦公自動化、供應商管理、客戶管理、決策支持等信息系統組成。由于車間信息集成無論是設備生產數據、人力資源等都能有統一格式的信息源，各系統間無縫集成，實現與客戶、供應商之間，從產品訂貨、設計、制造、銷售到售后服務等產品全生命周期之內的協同、追蹤及管理。

企業數據庫是一個面向整個車間機床狀態監控的數據庫，車間所有的生產過程數據都會在這里進行統一存儲共享。根據每個人的功能和信息需求量來限定其使用數據庫的權限，保證了數據使用的安全。

4　智能傳感網絡技術

建造面向智能制造的智能傳感網絡是實現車間智能制造的基礎。要想改變現在生產過程中多源信息采集費時滯后的問題，實現生產過程的實時監控與主動感知，需要研究智能數據采集卡、智能網關等硬件設備，通過軟件平臺的控制，構建車間內的智能傳感網絡，實現車間生產線生產狀態的實時采集、處理和傳輸。

一個車間生產制造的要素信息主要包括車間人員、設備、工裝、物料、刀具、量具等屬性、狀態參數等多源制造數據信息。通過智能卡內部的數據通信協議與可編程控制的數據預處理規則，實現多種數據采集環境的自適應，并進行數據采集后的處理與中轉，提高數據采集、分析、應用的效率。通過智能網關的連接，將智能采集卡采集到的信息發送到管理平臺上，實現生產過程透明化。

4.1　智能數據采集卡技術

智能數據采集卡是實現智能傳感網絡的關鍵節點，通過連接底層傳感器，實現車間環境中的多源制造數據信息采集，并實現本地采集卡節點聯接數據網絡，實現數據輸出，智能數據采集卡的主要功能包括：

（1）數據采集：具備工業標準傳感器信號采集接口，可實現如振動、應變、溫度、壓力、電壓、電流、開關狀態以及視頻類、音頻類等信號的接入采集。

（2）數據預處理：內嵌數據預處理器，可實現采集信號的干擾數據剔除、數據格式壓縮、數據包標記時間戳等，并可基于規則實現采集數據的幅值分析、頻譜分析、邊緣跳變捕捉等數據特征進行算法數據預處理，最后將預處理后的數據通過網絡發送輸出。

（3）網絡連接：智能采集卡支持有線以太網、無線網絡Wi-Fi、ZigBee等方式接入智能傳感網絡，構建星形、網狀等類型的網絡，實現多數據源的采集，形成基礎數據采集網絡。

4.2　智能網關技術

智能網關是基于通用嵌入式處理器平臺開發的介于設備層（自動化系統）與IT層（信息系統）之間的實現互連與數據通訊功能的工業應用網關，其需要具備一定的計算能力，支持標準的Arduino硬件擴展、mPCIe接口，以擁有豐富的硬件擴展能力；支持基于高級嵌入式操作系統的應用開發，以實現針對特定應用場景的可編程控制功能。

圖2 工業智能網關應用架構

如圖2所示，智能網關主要應用于智能工廠或者設備改造過程中的控制層與現場層。當其部屬于現場層時，重點實現與數據采集智能卡的對接，工業通訊協議的解析，云平臺的安全接入等功能，解決車間、工廠底層的數據采集與互聯互通問題；當其部屬于控制層時，重點實現車間、工廠及信息系統與云平臺的集成與接入功能，解決系統與云平臺之間的互聯互通問題。

智能網關設備從系統架構方面包括硬件和軟件兩個層次。高性能的嵌入式硬件平臺提供較高的數據處理性能，豐富的硬件接口提供外部硬件擴展能力；基于高級嵌入式操作系統軟件接口及豐富的工業通信軟件協議棧，方便實現與標準工業設備通訊以及定制化應用場景的控制軟件開發。

5　機床數據采集方法研究

機床選用的Bosch Rexroth MTX-L45數控系統是Bosch Rexroth公司開發的新一代開放式數控系統，是目前世界上性能最先進的數控系統之一。IndraMotion MTX數控系統是2005年推出的全開放式控制系統，以其獨特的優良特性為客戶的應用和二次開發提供了良好的平臺，其中系統提供的OPC數據接口是開發MTX系統客戶端軟件非常好的平臺。OPC全稱是OLE for Process Control，它的出現為基于Windows的應用程序和現場過程控制應用建立了橋梁。目前，世界上絕大多數系統提供商均支持OPC標準。BoschRexroth MTX-L45數控系統也自帶了DDE/OPC服務器用于HMI與NCK系統和PLC之間的數據交換。

5.1　OPC數據訪問方法

OPC數據訪問方法主要有同步訪問、異步訪問和訂閱方式三種。同步訪問方式時，OPC客戶端向OPC服務器發送請求，OPC服務器必須將正在處理的響應處理完成后才能響應客戶端的請求，這段時間OPC客戶端一直處于等待狀態。因此在同步通訊時，如果OPC服務器需要接受大量的請求或者讀寫的數據量比較大時，容易造成OPC客戶端阻塞。這種通訊方式適用于OPC客戶端較少、讀寫的數據量較少的情況。異步訪問方式時，OPC客戶端對服務器發出請求后返回，無需等待OPC服務器端的響應，之后客戶端可以完成其它操作。當OPC服務器處理完客戶端的請求后，再通知OPC客戶端，并將操作結果返回給OPC客戶端。從處理方法上來看，異步通訊比同步通訊的效率要更高。訂閱方式時，OPC客戶程序對服務器發出請求后立即返回，不用等待OPC服務器的操作，之后客戶端可以進行其它操作。當OPC服務器組中的數據發生變化時，會觸發數據變化事件（DataChange），自動將變化的數據傳送給客戶端，刷新客戶端的數據[1]。

5.2　OPC數據訪問接口

OPC服務器主要包含兩種接口：自定義（CUSTOM）接口和自動化接口如圖3所示。自動化接口是所有OPC服務商提供的基本接口，而自定義接口是可選的。自定義接口是一組COM接口，主要用于采用 C++語言的應用程序開發；自動化接口是一組OLE 接口，主要用于采用VB、DELPHI、Excel等基于腳本語言的應用程序開發。

圖3 自動化接口和自定義接口

OPC客戶程序無論采用哪一種接口，都必須首先創建OPC服務器支持的OPC數據訪問對象，然后就可以使用OPC對象支持的方法，對數據進行讀寫操作。OPC數據訪問對象的分層結構如圖4所示。

圖4 OPC 數據訪問對象的分層結構

OPC的客戶端開發也是基于這樣的層次結構按順序進行，一次OPC數據讀寫的循環過程如下：

（1）第一步：創建OPC服務器對象，并連接OPC服務器；

（2）第二步：建立OPC組（Group）并為OPC組添加標簽（Item）；

（3）第三步：數據的讀寫操作；

（4）第四步：OPC 服務器的斷開，資源的釋放。

6　平臺關鍵技術研究

6.1　故障診斷技術

（1）基于數據的故障診斷技術

基于數據的故障診斷方法主要是根據機床和非機床設備的實時狀態數據進行故障診斷和定位。平臺采集到實時狀態數據后，調用推理引擎和知識庫中的知識，對數據進行分析和判斷。根據異常的數據特點進行分析和故障定位，將故障診斷的結果保存到結果庫中。

這里也可以進行信號分析，包括時域分析、頻域分析和盲源分離分析等，其中時域分析包括波形和其各項特征參數，頻域分析包括頻譜圖及其特征參數、趨勢分析、相關性分析、濾波分析、包絡分析、瀑布圖等。

（2）基于案例的故障診斷技術

基于案例的故障診斷方法是基于從所存儲的以往案例中檢索與當前問題類似的案例，并選擇一個或多個與當前問題相似或相關的案例，通過對所選案例的適當調整和改寫，從而獲得當前問題求解結果和對這一新案例的存貯以備重用的一種推理方法。

基于案例的故障診斷方法的核心在于：能準確地記憶（存儲）過去曾經診斷的故障及其環境和診斷過程；進行診斷時，運用過去的診斷經驗、過程和方法；通過類比和聯想來完成當前的診斷任務。基于案例的故障診斷方法模型如圖5所示。

圖5 基于案例的故障診斷模型

故障診斷過程可歸結為由3個主要階段循環組成：

（1）檢索（retrieve）。根據設備當前狀態和征兆，從案例庫中檢索出相類似的案例，如果檢索到的案例與設備的當前狀態完全適配，則直接引用案例作出診斷結論。

（2）修改（modify）。在不完全適配的情況下，運用設備的結構、零件特征、運行記錄等方面的知識作為指導，根據設備當前的狀態對檢索出的案例進行調整、改寫、適配與綜合。

（3）存儲（store）。使修正、改寫過的案例適合對設備當前狀態的診斷，作出本次診斷的結論。同時將修改過的案例及修改過程作為一個新的案例存儲到案例庫中，以備后用。

由此可見，基于案例的故障診斷是運用一種類比或相似推理方法，其設計模式是直接利用以往的設計案例而不是直接利用設計經驗的總結。

6.2　設備效率分析技術

采用目前國際上通用的標準OEE數據分析方法對設備的使用效率進行分析。OEE是一種用來表現設備在計劃生產時間內實際的生產能力相對于理論產能的比率，其經典算法為OEE＝時間開動率×性能開動率×合格品率。其原理是將所有影響OEE的因素歸類到算式中的三項指標去計算，根據計算結果來評估設備的生產運行情況。

一般來說，影響OEE的因素可以概括為以下6個方面：

（1）設備故障，指設備自身出現故障引起停機帶來的損失。

（2）設置調整，指由于生產換批、換牌需要中斷生產來調整設備或設置參數造成的損失。

（3）啟動損失，指設備在啟動過程需要等待如預熱之類的工藝條件滿足后才能正常生產而造成的損失。

（4）低速運行，指設備在運行過程中因為某些原因出現速度波動，這時的設備雖然還在保持運轉但并不能以額定速度生產，從而帶來損失。

（5）空轉暫停，指設備由于某些特殊事件如誤操作、堵塞或清潔檢查，引起設備出現空轉或暫停而引起的損失。

（6）不合格品，指設備由于生產出不合格品帶來的損失。

上述六項因素即是影響OEE的“六大損失”，可以將其歸類到OEE的“三大指標”中從而得出六大損失與OEE的關系圖[2]（如圖6所示）。

圖6 六大損失與OEE關系圖

OEE的計算是以時間為對象的。但低速運行與不合格品兩類損失并不能直接用時間去衡量，這需要我們對采集的數據作預處理，將兩項損失折算成時間損失。在此定義：

（1）低速運行損失時間（tl）=（設備額定速度-設備低速平均值/設備額定速度）×低速運行時間

其中，設備低速平均值是低速運行時間內所有運行速度采樣值的算術平均值，采樣周期為1S。低速狀態的評判標準是速度低于額定速度的95%。

（2）不合格品損失時間（td）=不合格品數/設備額定能力

其他幾類損失可以直接用時間衡量，在此定義：計劃停機時間為（tp），外部因素引起停機時間為（to），啟動損失時間為（ts），設備故障時間為（tf），設置調整時間為（ta），空轉暫停時間為（tn）。

由此可得：

（3）計劃生產時間（PPT）＝總時間（SWST）-tp-to

（4）運行時間（OT）＝計劃生產時間（PPT）-tf-ta

（5）凈運行時間（NOT）＝運行時間（OT）-ts-tl-tn

（6）有效運行時間（VOT）＝凈運行時間（NOT）-td

（7）設備利用率＝計劃生產時間（PPT）/總時間（SWST）

（8）時間開動率＝運行時間（OT）/計劃生產時間（PPT）

（9）性能開動率＝凈運行時間（NOT）/運行時間（OT）

（10）合格品率＝有效運行時間（VOT）/凈運行時間（NOT）

根據上文給出的計算方法，可以進一步將OEE及TEEP的公式作如下分解：

（11）OEE＝（OT/PPT）×（NOT/OT）×（VOT/NOT）＝VOT/PPT＝（PPT-tf-ta-ts-tl-tn-td）/PPT

（12）TEEP＝（PPT/SWST）×OEE＝（SWST-tpto）×OEE

依據建立的OEE數據模型，通過對設備利用率、時間開動率、性能開動率、合格品率的甄別及分類計算，可以把繁復雜亂的設備運行不良現象有效地組織起來，用指標加以度量。這樣，系統可以分析設備用時及成本情況，記錄跟蹤了每臺設備每個操作者的用時，例如開機、加工、調試、停機或空閑時間，這樣可以幫助車間管理人員真正弄清資源是怎樣被利用的，更重要的是從中能看出哪個生產環節可以被改進，從而減少不必要的調試時間、停機時間和空閑時間。

7　結語

遠程狀態監控系統融合了現代計算機技術、通信技術、控制技術，打破了傳統加工生產中所出現的地域限制，優化了生產管理過程，實現了企業信息、資源的共享，以更快、更有效、更全面的現代管理模式替代了傳統的機床生產管理過程。更好的方便了企業資源的優化，人員結構的調整，管理的便捷性和有效性。本文研究了智能數據采集卡和智能網關，實現了機加車間的智能傳感網絡建設；研制了生產線遠程狀態監控系統，選用“C/S+B/S”模式進行相關軟件開發，實現生產過程中設備運維管理；研制了一套針對機床設備的故障診斷平臺，通過基于數據的診斷方法和基于案例的診斷方法相結合，為設備的安全可靠運行提供保障。平臺的使用提高了設備的管理能力，提高了產品加工質量，取得了很好的生產效益。

參考文獻：

[1] 儲曉承. 開放式 CNC 機床加工過程狀態監測技術研究[D]. 南京：南京航空航天大學, 2011.

[2] 梁岳. OEE數據分析的設計與應用[J]. 電子設計工程, 2014, （12）.

摘自《2017今日自動化技術應用在中國》