智能機（jī）床最早出現在賴特（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《智能製造》（Manufacturing Intelligence）中（zhōng） 。由於對先進製造業（yè）具有重要作用，智能技術（shù）引起各個國家的重視。美國推出了智能加工平台計劃（SMPI）；歐洲實（shí）施 “Next Generation Production System”研究；德國推出了“Industry 4.0”計劃；中國中長期科技發展對（duì）“數字化智能化製造技術”提出了迫切需求，並製（zhì）定了相應的“十（shí）二五”發展規劃；在2006年美國芝加哥國際製造技術展（zhǎn）覽會（IMTS2006）上（shàng），日本Mazak公司（sī）推（tuī）出的首次命名為“Intelligent Machine”的智能機床和日本（běn）Okuma公司推出的命（mìng）名為“thinc”的智能數控係統，開啟了數控機床智能化（huà）時代 。

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

       智能傳感（gǎn）器

       由機床、刀（dāo）具、工件組成（chéng）的數控機床製造係統在加工（gōng）過程中，隨著（zhe）材料的切除，伴隨著（zhe）多（duō）種（zhǒng）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（dìng）性環境（jìng）中，數控（kòng）機床自身的感知技術是（shì）實現智能（néng）化的基本條件。

       數控（kòng）機床要實現智能（néng），需要各種傳感器（qì）收集外（wài）部（bù）環境和內部狀態（tài）信息，近似人類五官感知環（huán）境變化的功（gōng）能，如表1所示。對人來講，眼睛是五官中最重（chóng）要的感覺器官，能獲得90％以上的環境信息，但（dàn）視覺傳感器在數控機床中的應用還比（bǐ）較少（shǎo）。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（jiāng）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（shù）、智能材料與結（jié）構等（děng）技術的發展，傳感器（qì）趨向小型化。MEMS微傳感器、薄膜傳感器以及光纖傳（chuán）感器等微型傳感器的成熟應用，為傳感器嵌入（rù）數控機床奠定了基礎。

       由於製造過程中存在（zài）不可預測或不能預料的複雜現象和奇怪問題（tí），以及所（suǒ）監測到（dào）的信息存在時效性、精確性、完整性等問題，因此，要求傳感器具有分析、推理、學習等智能，這要求傳感器要有高性能智能處理器來充當“大腦（nǎo）”。美國高通公司正在研製能夠模擬人腦工作的人工智能係統微處理器。將來（lái）可（kě）通過半導體集成技術（shù），將高性能人工智能係統微處理器與傳（chuán）感器、信號（hào）處（chù）理（lǐ）電路、I/O接口等集成在同一芯片上，形成大（dà）規模集成電路式智能傳感器，不但具有（yǒu）檢測、識別、記憶（yì）、分析等功能，而且具有自學習甚至思維能力 。相信隨著計算機（jī）技術、信號處理技術（shù）、MEMS技術、高新材料技（jì）術、無線通信技術等不（bú）斷進步，智能傳感器將會在數控機床智能感知方（fāng）麵帶來全新變革。

       智能功能

       數（shù）控機床（chuáng）向高（gāo）速、高效、高精（jīng）化發展，要求數控機床具有熱補（bǔ）償、振動監測、磨損監測（cè）、狀態監測與故障（zhàng）診斷等智能功能。融合（hé）幾個或（huò）幾種智能傳感器，采用（yòng）人工（gōng）智能方法，通過識別、分析、判（pàn）斷及推理，實現數控機床的智能功能，為智能部件的實現打下基礎（chǔ）。

       數控機（jī）床的（de）誤差包括幾何誤差、熱（變形（xíng））誤差、力（變形）誤差、裝配誤差等。研究表明，幾何誤差（chà）、熱誤差（chà）占到機（jī）床（chuáng）總（zǒng）誤差的50%以上，是影響機床加工精度的關鍵因素，如圖1所示 。其（qí）中，幾何誤差是製造、裝配過程中造成的與機床結構本身有關的誤（wù）差，隨時間變（biàn）化（huà）不（bú）大，屬於靜態誤差，誤差預測模型相對簡單，可以通過係統的補償功能得到有效控製，而熱誤差（chà）隨時間變化（huà）很大，屬於動態誤差（chà），誤差預測模型複雜（zá），是國際研究的難點和熱點。

      
 
       圖1 數控機床加工（gōng）誤差來（lái）源（百（bǎi）分比）

       數控機床在加工過程中的熱源包括軸承、滾珠絲杠、電機、齒輪箱、導軌、刀具等。這些部件（jiàn）的升溫會引（yǐn）起主（zhǔ）軸延伸、坐標變化、刀具（jù）伸長等變化，造成機床誤差增大。由於溫（wēn）度敏感點多、分布廣，溫度測試點位置優化（huà）設計很（hěn）重要，主（zhǔ）要方（fāng）法有遺傳（chuán）算法、神經網絡、模糊（hú）聚類、粗糙集、信息論（lùn）、灰色係統等 。在確定了溫（wēn）度測點的基（jī）礎上，常用（yòng）神經網絡（luò）、遺傳算法、模糊邏輯、灰色係統、支（zhī）持向量機等（děng）來進行誤差預測與補償 。

       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（liào）的廣泛應用，以及高速切削條件（jiàn）下，切削量的不斷增大，刀具、工件間很容易發生（shēng）振動，嚴重影響工件的加工精度和（hé）表麵質量。由於切削力是切削過程（chéng）的（de）原始特征信號，最能反映加工過程（chéng）的動態特性，因此可以借助切削力監測與預報進行振（zhèn）動監測。借助測力儀、力傳感器、進給電機的電流（liú）等，利用粒子群算法、模糊理論（lùn）、遺傳算法、灰色理論等對切削力進（jìn）行建模和預測 。考慮到引起機床（chuáng）振動（dòng）的原因主要（yào）有主軸、絲杠（gàng）、軸承（chéng）等（děng）部件，也可以采集這些部件的振（zhèn）動、切削力、聲發射等信號，利（lì）用神經網絡、模糊邏輯、支持向量（liàng）機等智能方法直接進行振動監測 。

       刀具安（ān）裝在主軸前端，與加工工件接（jiē）觸，直接切削工件表麵，對加工質量的影響是最直接和關（guān）鍵的。刀具磨（mó）損、破損等（děng）異常現象影響加工精度和工（gōng）作安全。鑒於直接測量法需要離線檢測的（de）缺陷，常采集電流、切（qiē）削力、振動、功（gōng）率、溫度等一種或多種間接信（xìn）號，采（cǎi）用（yòng）RBF神經網絡、模糊神經網絡、小波神經網絡（luò）、支持向量機等智能算（suàn）法對刀（dāo）具磨損狀態進行智能監測 。

       隨著自動化程度的提（tí）高，數控機床集成越（yuè）來越多的功能（néng），複雜程度不斷提高。為了高效運行，對數控機床的內部狀態進行監測與性能評價、對故障進行預警與診斷十分必要。由於（yú）故障模式再現性不強，樣本采（cǎi）集困難，因此BP神經網絡等要（yào）求樣本多的智能方法不適合這種場合（hé）。狀態監測與故障診斷常采用SOM神經網絡、模糊邏輯、支持向量機、專家係統和多Agent等智能（néng）方法 。

       研究人員不斷探索（suǒ）和研究智能功能的新方法（fǎ）或多種方法的混合，但（dàn）大部分集中在實驗室環（huán）境下（xià），缺少實時性高、在線功能（néng）強的（de）方法，尚需深入發展簡潔、快速、適應性強（qiáng）的智能方法（fǎ）。

       智能部件

       數控機床（chuáng）機械部分主要包括支撐結構件、主傳動件、進給傳動件、刀具等部（bù）分，涉及到床身、立柱、主軸（zhóu）、刀具、絲杠與導軌以及旋轉軸等（děng）部件。這（zhè）些部件可以集成智（zhì）能傳（chuán）感器的一種或幾種智能功能構成（chéng）數控機床智（zhì）能（néng）部件，如圖（tú）2所（suǒ）示。

      
 
       圖2 數控機床智能部（bù）件

       主（zhǔ）軸是主傳動部件，作為核心部件，直接關係到工件加工精度。由於主軸轉速較高，特別是電（diàn）主軸，發熱（rè）、磨損、振動對加工質量（liàng）影響很大，因此，越來越（yuè）多的智（zhì）能傳感器被集成到主軸中，實現對工作狀態的監控、預警（jǐng）以及補償等功能。日本山崎馬紮克（kè）研製的“智（zhì）能主軸（zhóu）”，裝有溫度、振（zhèn）動、位移及距離等多種傳感（gǎn）器（qì），不但具（jù）有（yǒu）溫度、振動、夾具壽命（mìng）監控和防護功能，而且能夠根據溫度、振（zhèn）動狀態，智能協調加工參數（shù） 。瑞士Step-Tec、IBAG等製造的電主軸（zhóu），裝有溫度、加速度、軸向位移等多種傳感器[14]，如圖3所示，能夠進行熱補償、振動監測（cè）等。

      
 
       圖3 瑞士斯特普電主軸傳感器分布

       絲杠（gàng）、導軌是數控機床坐（zuò）標運動和定位的關鍵部件，其性能直接影響坐標運動精（jīng）度和動（dòng）態特性，對工件加（jiā）工質量影（yǐng）響很（hěn）大，因（yīn）此監測絲杠副、導（dǎo）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）。通過電機驅（qū）動電流信（xìn）號、功率、切削力、聲音等傳感器信號，結合進給速度、切（qiē）削深度、絲杠轉速等工（gōng）藝參數，可對絲杠、導軌的磨損情況進行監控，對剩餘（yú）壽命進行預測，及時報警，預防重（chóng）大生產（chǎn）事（shì）故。

       軸承是數控機床旋轉軸（zhóu）的（de）關鍵部件，起著（zhe）支撐載荷、減小摩擦係數的作用，其運行狀（zhuàng）態直接影響機床（chuáng）的運轉精度和可靠性（xìng）。軸承在高轉速下摩擦劇烈，發熱量大，是最易損壞（huài）的部件，因此監測軸承運行（háng）狀態，可避免因軸承問題而導致設備異常或損（sǔn）壞。瑞典SKF公司生產外掛式智能軸承如圖4所示 ，利用應用環境自供電，對轉速、溫度、速（sù）度、振動以及載荷等關鍵參數進行測量，並利用無線網絡發（fā）送自（zì）身狀態信息，實現對軸承狀態監測。

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

       刀具直接與工件（jiàn）接觸，切削工件表麵發熱量大，容易產生振動，對表（biǎo）麵質量的影響很大，因此刀具中融（róng）合越來越多的（de）傳感器，實（shí）現對刀具的磨損監控、振動監測、斷裂報警等（děng）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（piàn），能夠估計和預測顫動頻（pín）率、建議穩定的主（zhǔ）軸速度、磨損監視以及建議進給（gěi）速率等[16]。瑞士ACTICUT公司的生產的智能刀具（jù）內部（bù）由機構、傳感器和驅動器構成,用於精密數控車削,可對磨損、速度、溫度等進行監控 。

      
 
       圖5 智能刀具夾具

       智能係統

       數控機床一般（bān）由數控係統（tǒng）、驅動係統、輔助係統以及機（jī）床本體組成，如圖6所示。隨著人工智（zhì）能技術的不斷成熟，神經網絡、模（mó）糊理論以及專家係（xì）統等方（fāng）法逐漸應用（yòng）到數控係統、驅動係統以及輔助係統中，實（shí）現工藝參數優（yōu）化（huà）專家係統、自適（shì）應（yīng）控（kòng）製、加工過（guò）程監控、智能診斷等功（gōng）能。

      
 
       圖（tú）6 數控機（jī）床組成

       航空製造領域需要加工的部件含有很多孔、溝、槽、腔等（děng）特征，加工工（gōng）藝（yì）複雜，因此在數（shù）控機床中（zhōng）嵌（qiàn）入工藝參數優化專家係統成（chéng）為必然。專家係統利用人工智能技術將某領域內（nèi）一個或多（duō）個專（zhuān）家的（de）知識和經驗固化到程序中，模擬人類專家的決策過程，進（jìn）行推理和判斷（duàn），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削經驗的結晶，開發了操作者支（zhī）持模塊OSS（Operator Support System）,能夠根據加工要求調整相關的工藝參數，優化加工程序，獲得更理想（xiǎng）的加工結果 。

       隨著（zhe）數控係統的發展，主流數控（kòng）係統廠家在產（chǎn）品中嵌入了自適（shì）應控製、加（jiā）工過程監控、智能診斷等實用功能（néng）。西門子（zǐ）數控係統具有電機參數自適（shì）應（yīng）運算、自動識（shí）別負載、刀具壽命（mìng）監控、安全集成等功能，與以色列的OMATIVE優銑控製器（qì）OMAT-PRO相結合，可對主軸功率進行約束（shù），通過學習和（hé）再學習掌握主軸功率的最佳狀態，然（rán）後在加工過程中，實時監測主軸功率的變化，及時調整進給率[19]。奧（ào）地利WFL的Crash Guard防撞衛士係統，利用CNC係（xì）統的高（gāo）速處理（lǐ）能力，實時監（jiān）控機床的運動（dòng），確保機床（chuáng）在手動、自動等各種運動模式下均正常工作，降低運行（háng）過程機床突發事故的產生，提高（gāo）機床工作的安全性和可靠性（xìng） 。GE Fanuc公司的Proficy軟件監控和分析（xī）機床設備複雜的（de）基本數據，對機床的工作狀態、健康狀況進行遠程診斷[20]。德國ARTIS監控係統是對工作狀態進（jìn）行監控的係統（tǒng），通過學習，獲取監控信號的特（tè）征，實現（xiàn）對加工過程中的斷刀、刀具（jù）磨損、碰撞等異常行（háng）為的實時監控 。

       展望

       智能化是（shì）數控機床發展的高級階段，能夠實現高（gāo）度自動化，進一步解放人類的（de）腦力智能。隨著技術水平的發展和需求的提高，數（shù）控機床出現越來越多智能功能、智能部件以及智能係統。盡管其智能水平還（hái）處於發展（zhǎn）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微處（chù）理器技術等（děng）發展，實現真正意義上的 “自學習、自進化”的具有人（rén）類智能水平（píng）的數控機床將不再（zài）是“夢（mèng）”。