智能（néng）機床最早出現（xiàn）在賴特（tè）（P·K·Wright）與伯恩（D·A·Bourne）1998年出版的智能製造研究領域的首本專著《智能製（zhì）造》（Manufacturing Intelligence）中 。由於對先進製造（zào）業具有重要作用，智能（néng）技術引起各（gè）個國家的重視。美國推出了智能加工平台計（jì）劃（SMPI）；歐洲實施（shī） “Next Generation Production System”研究；德國（guó）推出了“Industry 4.0”計（jì）劃；中國中長期科技發展對“數字化智能化製造技術”提出了迫切需求，並製定了相應的“十二五”發展規劃；在2006年美國芝加哥國（guó）際（jì）製造技術展覽會（IMTS2006）上，日（rì）本（běn）Mazak公司推（tuī）出的首次命名為“Intelligent Machine”的智能機床和日本Okuma公（gōng）司推出（chū）的命名為“thinc”的智能數控係統，開啟（qǐ）了數控機床智能化時代 。

       本文從傳感器出發（fā），將數控機床的智能技術按層次劃分為智能傳感器、智能功能、智（zhì）能部件、智能（néng）係統等部分，對智能技術進行了總結，指出不足，揭示了發展方向，並對未來（lái）進行了展望。

       智能傳感器

       由機床、刀具、工件組成的（de）數（shù）控機床製造係統在加工過程中，隨著材料的切除，伴隨著多種複雜的物理現象，隱含著豐富的信息 。在這種動態、非線性、時變、非確定性環境中，數控機（jī）床自身的感知技術是實現智能化的基本條件。

       數控機（jī）床要實現（xiàn）智能，需要各種傳感器收集外部環境和內部狀（zhuàng）態信息，近似人類五（wǔ）官感知環境變化的功能，如表1所（suǒ）示。對人來講（jiǎng），眼睛是五官中最重要的感覺器官，能獲得90％以上的（de）環境信息，但視覺傳感器在數控機床中的應（yīng）用還比（bǐ）較少。隨著自動化和智能化水平的提高，視覺功能在數控機床中將發揮越來越重要的作用。

       表1 數控機床可用傳感器

       隨著MEMS（微機電係統）技術、嵌入技術、智能材料與結構等技術（shù）的發展，傳感器趨向小型化。MEMS微傳（chuán）感器、薄膜傳感器以及光（guāng）纖傳感器等（děng）微型傳感器的成熟應用，為（wéi）傳感器嵌入數控機床奠（diàn）定了基礎。

       由於製造過程中存在不可（kě）預測或不能預料的複雜現象和奇怪問題，以（yǐ）及所（suǒ）監測到的信息存在時（shí）效性、精確性、完整性等問題，因此，要求（qiú）傳感（gǎn）器具有分（fèn）析、推理（lǐ）、學習等智能，這要求傳感器要有高性能（néng）智能處理器來充當“大腦”。美國高通（tōng）公司（sī）正在研製能夠模（mó）擬人腦工作的人工智能係統（tǒng）微處理器。將來可通過半導體集成技術，將高性能人工智能係統微處理（lǐ）器與傳感器、信號處理電路、I/O接口等集成在同一芯（xīn）片上，形成（chéng）大規（guī）模（mó）集成電路式智能傳感器（qì），不但具有檢測、識別、記憶、分析等功能，而且具有自學習（xí）甚至思維能力 。相信隨（suí）著（zhe）計算（suàn）機技術、信號處（chù）理技術、MEMS技術、高（gāo）新材（cái）料技術、無線通信技術等不斷進步，智能傳感器將會在數控機床智能感知方麵（miàn）帶來全新變革。

       智能功能

       數控（kòng）機（jī）床向高速（sù）、高效、高精化發展，要求數控機床具有熱補償、振動監測、磨損（sǔn）監測、狀態監測與故障診斷等智能功能。融合幾個或幾種智能傳感器，采用人工智能方法，通過識別、分析、判斷及推理，實現數控機（jī）床的智能功能，為智能部件的（de）實現打下基礎。

       數控機床的誤差（chà）包括幾何誤差、熱（變形）誤差、力（變形）誤差、裝配誤（wù）差等。研究表明，幾何誤差（chà）、熱誤差占（zhàn）到機床總誤差的50%以上，是影響機床加工精（jīng）度的關鍵因素，如圖1所示 。其（qí）中，幾何誤差是製（zhì）造、裝配過程中造成的（de）與（yǔ）機床結構本身有關的誤差（chà），隨時間變化不大，屬於靜態（tài）誤差，誤差預（yù）測模型相對簡（jiǎn）單，可以通過係統的補償功（gōng）能得到有效控製（zhì），而熱誤差隨時間變（biàn）化很大，屬於動態誤差，誤（wù）差預測模型複（fù）雜，是國際研究的（de）難點和熱點。

      
 
       圖1 數控機床加工誤差來源（百分比）

       數（shù）控機床在加工過程中的熱源包括軸承、滾珠絲杠（gàng）、電機、齒輪箱、導軌、刀（dāo）具（jù）等。這些部件的（de）升（shēng）溫會引起主軸（zhóu）延伸、坐標變化、刀具（jù）伸長等變化，造成機床誤差增大。由於溫度敏感點多、分布廣（guǎng），溫度測試點位置優化設計很重要，主要方（fāng）法有遺傳（chuán）算法、神經網絡、模糊聚類、粗糙集、信息論、灰色係統等 。在確定了溫度測點的基礎（chǔ）上，常用神經網絡、遺傳算法、模糊邏輯、灰色係統、支持（chí）向量機（jī）等來進行（háng）誤差預測與補償 。

       在航空航天領域，隨著鈦合金、鎳合金、高強度鋼等難加工材料的廣泛應用，以及高速切削條件下，切削量（liàng）的不斷增大，刀具、工件間很容易發生振動，嚴重影響工件的加工精度和表麵（miàn）質量（liàng）。由於（yú）切削力是切削過（guò）程的原始特征（zhēng）信號，最能反映加（jiā）工過程的動態（tài）特性，因此可以借助（zhù）切削力監測與預報進行振動監（jiān）測。借助測力儀、力傳（chuán）感器、進（jìn）給電機的電流等，利用粒子群算法、模糊理論、遺傳算法、灰色理論等對切削（xuē）力進行建模和預（yù）測 。考慮到引起機床振動的原因主（zhǔ）要有主軸、絲杠、軸承等部件，也可以采（cǎi）集這些部件的（de）振動、切削力、聲（shēng）發射（shè）等信號，利用神經網絡、模糊邏輯、支持向量機等智能方法直接進行振動監（jiān）測 。

       刀具安裝在主軸前端，與加（jiā）工工件接觸，直接切削（xuē）工件表麵，對加工質量的影響是最直接和關鍵的（de）。刀具（jù）磨損、破損等異常現象影響加工精度和工作安全。鑒於（yú）直接測量法需要離線檢測的缺陷，常采集（jí）電流、切削力、振動、功率、溫度等一種或多種間接信號，采用（yòng）RBF神經網絡、模糊神經網絡、小波神（shén）經網絡、支（zhī）持向量機等智能算法對（duì）刀具磨損狀態進行智能監測 。

       隨著自動化（huà）程度的提高（gāo），數控機床集成越來越多的功能，複雜程度不斷提高。為了高效運行，對數控機床的（de）內部狀態（tài）進行監測與性能評價、對故障進行預警與診斷十分必要（yào）。由於故障模式再現性不（bú）強，樣本采集困難，因此BP神經（jīng）網絡等要求樣本多的智能方法不適合這種場合。狀態監測與故障診斷常采用SOM神經網絡、模糊（hú）邏（luó）輯、支持向量機、專家係統和（hé）多Agent等智能方法（fǎ） 。

       研究人員不斷探索和研究智能功能（néng）的新方法（fǎ）或多種方法的混合，但大部分集中在實驗室環境下，缺少實時性高、在線功能強的方法，尚需深入發展簡潔、快速、適應性（xìng）強的智（zhì）能方（fāng）法。

       智能部（bù）件

       數（shù）控（kòng）機床機械部分主要包括支撐結構件、主傳（chuán）動件、進給傳動件、刀具（jù）等部分，涉及到（dào）床身、立柱、主軸、刀具、絲杠與導軌以及旋轉軸等部件。這些部件可以集成智能（néng）傳感器的一種（zhǒng）或幾種（zhǒng）智能功（gōng）能構成數控機床智能部件（jiàn），如圖2所示。

      
 
       圖2 數控機床智能部件

       主軸是主傳動部件，作（zuò）為核心部件，直（zhí）接關係到工件加工精度。由於主軸轉速較高，特（tè）別是電主軸，發熱（rè）、磨損、振動對加工（gōng）質量影響（xiǎng）很大（dà），因（yīn）此，越來越多的智能傳感器被集成（chéng）到主軸中，實現對工作狀態的監控、預警以及補償等功能。日（rì）本山崎馬紮克（kè）研製的“智能主軸”，裝有溫度、振（zhèn）動、位移及距離等多種傳感器，不（bú）但具有溫度、振動、夾具壽命監控和防護功能，而且（qiě）能夠根據溫度（dù）、振動狀態，智能協調加工參數 。瑞（ruì）士Step-Tec、IBAG等製造的電主（zhǔ）軸，裝有溫度、加速度、軸向位（wèi）移等多種傳感器（qì）[14]，如圖3所示，能夠進行熱（rè）補償、振動監測等。

      
 
       圖（tú）3 瑞（ruì）士斯特普電（diàn）主軸傳感器分布

       絲杠、導軌是數控機床（chuáng）坐標（biāo）運動和定位的關鍵（jiàn）部件，其性能直接影響坐標運動精度和動態特性，對工件加（jiā）工質量影響很大，因此（cǐ）監測絲杠副、導軌副在加工中的性能變化及壽命預測（cè）對數控機床的智能化具有重要作用（yòng）。通（tōng）過電機驅動電流信號、功率、切削力、聲音等傳（chuán）感器信號，結合進（jìn）給速度、切削（xuē）深度、絲杠（gàng）轉（zhuǎn）速等工藝參數，可對絲杠、導軌的磨（mó）損情況進行監控，對剩餘壽命進行預測，及時（shí）報警，預防重大生產事故。

       軸承是數控（kòng）機床旋轉（zhuǎn）軸的關鍵部件，起著（zhe）支撐載（zǎi）荷、減小摩擦係數的作用，其運行狀態直接（jiē）影響機床的運（yùn）轉精度和可靠性。軸承在高轉速下（xià）摩擦劇烈，發熱量大，是最易損壞的部件，因此監測軸承運行狀態，可避（bì）免因軸承問題而導致設備異常（cháng）或（huò）損壞。瑞典SKF公司生產外掛式智能軸（zhóu）承如圖（tú）4所示 ，利用應用環境自供電，對轉速、溫度、速度（dù）、振動以及載荷等（děng）關鍵參數進行（háng）測量，並利用（yòng）無線網絡發送自身狀（zhuàng）態信息，實（shí）現對軸承狀態監測。

      
 
       圖4 瑞典SKF公司外掛式智能軸承（chéng）

       刀具直接與工件（jiàn）接觸（chù），切削工件表麵發熱量大，容易產（chǎn）生振動，對表（biǎo）麵質量（liàng）的影響很大（dà），因（yīn）此刀具中融合越來（lái）越多（duō）的傳感器（qì），實現對刀具的磨損監控、振（zhèn）動監測、斷裂報警等功能。克裏斯托弗、羅伯特等發明的智能刀具夾（jiá）具如圖5所示，集成有力/扭矩、溫度、處理器、無線收發器等芯片，能夠（gòu）估計和預（yù）測顫動（dòng）頻率、建議穩定的主（zhǔ）軸速度、磨損監視以及建議進給速（sù）率等[16]。瑞士ACTICUT公司的生產的智能刀（dāo）具內部由機構、傳感器和驅動器（qì）構成,用於精（jīng）密數控（kòng）車削,可對磨（mó）損、速度（dù）、溫度等進（jìn）行監控 。

      
 
       圖5 智能（néng）刀具夾具

       智能係統

       數控機床一般由數控（kòng）係統、驅動係統、輔助係統以及機床（chuáng）本體組成，如圖6所示（shì）。隨（suí）著（zhe）人工智能技術的不斷成熟，神經網絡、模糊理論以及專家係統（tǒng）等方法逐漸應用到數控係統（tǒng）、驅動係統以及輔助係（xì）統中，實現工藝參數優化專家（jiā）係統、自適應（yīng）控製、加工過程監控、智能診斷等功能。

      
 
       圖6 數（shù）控機床組成

       航空製造領（lǐng）域需要加工（gōng）的部件含有很多孔、溝、槽、腔等特征，加工工藝複（fù）雜，因此在數控機床（chuáng）中嵌（qiàn）入工藝參數優化專家係統成為必然。專家係統利用人工智能技術將某領域內一個或多個專（zhuān）家的知識和（hé）經驗固化到程序中，模擬人類專家的決策過程，進行推（tuī）理和判斷，以便解決加工中的複雜問題。瑞士米克朗公司匯集了幾十年銑（xǐ）削經驗的結晶，開發了操作者（zhě）支持模塊OSS（Operator Support System）,能夠根據加（jiā）工（gōng）要求調整相關的工藝參數，優化加（jiā）工程序，獲得更理想的加工結果 。

       隨著數控係統的發展，主流數控係統廠家在產品中（zhōng）嵌入了自適應控製、加工過程（chéng）監（jiān）控、智能診（zhěn）斷等實用功（gōng）能。西門子數（shù）控係統具有電機（jī）參數自適（shì）應運算、自動識別負載、刀具壽命監控（kòng）、安全集成等功（gōng）能，與（yǔ）以色列的OMATIVE優銑（xǐ）控製器OMAT-PRO相結合，可（kě）對主軸功率進行約（yuē）束，通過學習（xí）和再學習掌握主軸功率的（de）最佳狀態，然後在加工過（guò）程中，實時監（jiān）測主軸功率的變化，及時調整進給率[19]。奧地利WFL的Crash Guard防撞衛（wèi）士係統，利用CNC係統的高速處理能力（lì），實（shí）時監控機床的運動，確保機床在手動、自動等各種運動模式下（xià）均正常工（gōng）作，降低運行過程機床突（tū）發事故的產生，提高機床工作（zuò）的安（ān）全性和可靠性 。GE Fanuc公司的Proficy軟件監控和分析機床設備複雜的基本數據，對機床的工作狀態、健康狀況進行遠程診斷（duàn）[20]。德國（guó）ARTIS監控係統是對工作狀態進行監控的係統，通過學習，獲（huò）取（qǔ）監控信號的特征，實現（xiàn）對加工過程中（zhōng）的斷刀（dāo）、刀（dāo）具（jù）磨損（sǔn）、碰撞等（děng）異常行為的實時監控 。

       展望（wàng）

       智能（néng）化是數（shù）控機床發（fā）展的高級階段，能夠實現高度自動化（huà），進一步解（jiě）放人類的腦力智能（néng）。隨著技術水平的（de）發（fā）展和需求的提高，數控機床出現越來越多智能功能、智能部件以及智能係統。盡管其（qí）智能水平還處於發展階段，但（dàn）隨著人工智能技術、計算機技術、傳感器微型化與智能化以及（jí）微處理器技術等發（fā）展，實現真正意義上的 “自（zì）學習、自進化”的具有人（rén）類智能水平的（de）數（shù）控機床（chuáng）將不再是（shì）“夢”。