宋永杰 楊驥 孫元亮

（中國航空規(guī)劃設(shè)計(jì)研究總院有限公司 北京市 100120）

數(shù)控機(jī)床作為我國制造業(yè)中的一個(gè)主要加工設(shè)備，在我國制造工藝的發(fā)展中起著非常重要的作用，但是數(shù)控機(jī)床的故障會(huì)改變機(jī)床的工作條件，使得數(shù)控機(jī)床的。如果不能正確診斷和處理數(shù)控機(jī)床的缺陷，則整個(gè)數(shù)控機(jī)器可能會(huì)崩潰，并給制造公司造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失。因此，我們十分有必要嚴(yán)格監(jiān)視數(shù)控機(jī)器的運(yùn)行狀態(tài)并診斷故障。近年來，我國不僅在數(shù)控機(jī)床監(jiān)控系統(tǒng)的開發(fā)方面，而且在理論和實(shí)踐上都對(duì)數(shù)控機(jī)床的監(jiān)控和診斷進(jìn)行了大量的研究和分析，但是由于開發(fā)的系統(tǒng)不足，所以無法與其他系統(tǒng)很好地集成，尚未真正形成對(duì)數(shù)控機(jī)床的智能監(jiān)控和狀態(tài)識(shí)別。隨著信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，對(duì)數(shù)控機(jī)器監(jiān)視和識(shí)別提出了新的高要求。根據(jù)情況對(duì)智能數(shù)控機(jī)床進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，可以實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)控機(jī)器的工作狀態(tài)，系統(tǒng)使用智能診斷模塊來診斷數(shù)控機(jī)床的故障。如果數(shù)控機(jī)器出現(xiàn)故障，那么監(jiān)控系統(tǒng)可以自動(dòng)識(shí)別出機(jī)器故障并發(fā)送警報(bào)信號(hào)。系統(tǒng)自動(dòng)響應(yīng)警報(bào)并停用機(jī)器，可以確保數(shù)控機(jī)床的安全運(yùn)行。傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床監(jiān)控系統(tǒng)和數(shù)控機(jī)床生產(chǎn)的缺點(diǎn)，通過智能數(shù)控機(jī)床的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)得到了有效的改善和優(yōu)化[1]。

1 數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控研究背景

制造業(yè)是我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，支持我國國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，對(duì)人民生活水平產(chǎn)生著重大的影響，也是未來我國經(jīng)濟(jì)“由創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)，轉(zhuǎn)型升級(jí)”的主要方向?？梢钥闯觯瑲v史過程中生產(chǎn)技術(shù)和工藝設(shè)備的重大創(chuàng)新對(duì)世界其他國家的利益都產(chǎn)生了重大影響。生產(chǎn)的優(yōu)勢(shì)可以反映出該國的優(yōu)勢(shì)，新技術(shù)和生產(chǎn)信息網(wǎng)絡(luò)的緊密集成為推動(dòng)世界創(chuàng)新提供了重要的動(dòng)力。在困境中，國家提出了許多重要的發(fā)展戰(zhàn)略，為生產(chǎn)發(fā)展開辟了新的視野。我國的國務(wù)院在2015年提出了“我國制造2025”發(fā)展戰(zhàn)略，這是我國成為工業(yè)強(qiáng)國的頭十年。它包括五個(gè)主要項(xiàng)目、九個(gè)主要開發(fā)任務(wù)和十個(gè)主要領(lǐng)域。數(shù)控機(jī)床加工設(shè)備和機(jī)器人行業(yè)就屬于該戰(zhàn)略重點(diǎn)領(lǐng)域中的一項(xiàng)，智能化生產(chǎn)屬于五個(gè)重大項(xiàng)目之一[2]。深刻的信息意識(shí)是種智能工廠功能可實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的自我管理和執(zhí)行以及智能的自決權(quán)，從而完成任務(wù)。其中，數(shù)控機(jī)器的智能監(jiān)控是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，用于監(jiān)視數(shù)控機(jī)器運(yùn)行的基本數(shù)據(jù)收集。當(dāng)前，世界領(lǐng)先的數(shù)控系統(tǒng)制造商正在開發(fā)數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集接口，但是在這個(gè)過程中仍然存在一些需要改進(jìn)的弱點(diǎn)和缺點(diǎn)，例如兼容的接口跨平臺(tái)的靈活性差以及可讀性差。此錯(cuò)誤使對(duì)數(shù)控機(jī)器的運(yùn)行過程進(jìn)行有效的在線監(jiān)視變得困難，因此常規(guī)監(jiān)視方法與實(shí)際工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)相比是二維的。有一個(gè)比較重要的缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)的顯示方式相對(duì)單一，直觀視覺上完整無缺，從而導(dǎo)致用戶活動(dòng)保持不變。通過在監(jiān)控?cái)?shù)控機(jī)床中使用3D可視化，管理人員可以在不離開家的情況下監(jiān)控機(jī)床的使用情況，這在開發(fā)智能制造中發(fā)揮了十分積極的作用[3]。

2 數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題

2.1 數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀

數(shù)控機(jī)床的智能監(jiān)控具有許多的用途和潛在的經(jīng)濟(jì)價(jià)值，并且在國外也有廣泛的研究分析活動(dòng)。由于數(shù)字控制技術(shù)、高速驅(qū)動(dòng)技術(shù)以及傳感器技術(shù)等的發(fā)展，數(shù)控機(jī)床的生產(chǎn)變得越來越強(qiáng)大，網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化、高精度以及高效率是數(shù)控機(jī)床發(fā)展的重要方向。隨著數(shù)控機(jī)床功能性的提高，實(shí)際的生產(chǎn)和應(yīng)用過程對(duì)于采集和監(jiān)控?cái)?shù)控機(jī)床狀態(tài)的數(shù)據(jù)變得非常緊迫。在這方面，各種類型的數(shù)控機(jī)器監(jiān)視技術(shù)正在增加?；跀?shù)控機(jī)床的監(jiān)控技術(shù)，我們可以使用網(wǎng)絡(luò)對(duì)的數(shù)控機(jī)床進(jìn)行自動(dòng)數(shù)據(jù)采集和加工狀態(tài)監(jiān)控，然后通過儀器的操作狀態(tài)監(jiān)視界面可以提供直觀的數(shù)據(jù)參考，機(jī)床的故障也會(huì)立即自動(dòng)通知相關(guān)技術(shù)人員。同時(shí)，有關(guān)數(shù)控機(jī)器的信息不正確會(huì)為生產(chǎn)人員提供錯(cuò)誤的數(shù)控機(jī)器工作過程的信息。也許通過數(shù)控機(jī)器的在線監(jiān)視和診斷，可以實(shí)現(xiàn)“非人數(shù)據(jù)”，從而改變了通知負(fù)責(zé)人機(jī)器故障診斷的被動(dòng)狀態(tài)。全球計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和某些傳感器技術(shù)的應(yīng)用為監(jiān)控?cái)?shù)控機(jī)器提供了強(qiáng)大的技術(shù)基礎(chǔ)[4]。

與海外研發(fā)的智能監(jiān)控產(chǎn)品相比，我國的智能監(jiān)控技術(shù)還相對(duì)不發(fā)達(dá)。我國的智能監(jiān)控主要針對(duì)我國的一些知名大學(xué)和研究所，并且也取得了一定的成就，例如我國科學(xué)院自動(dòng)化研究所為北京奧運(yùn)會(huì)研究并開發(fā)了一套智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，用于運(yùn)動(dòng)場(chǎng)監(jiān)控。其主要監(jiān)視進(jìn)出奧運(yùn)會(huì)的人口流動(dòng)，并根據(jù)監(jiān)視情況采取不同的步驟。隨著國際上對(duì)交通安全監(jiān)控的增加，各種智能手表監(jiān)控系統(tǒng)也已經(jīng)用于實(shí)時(shí)交通監(jiān)控。例如，許多交叉路口都配備了智能監(jiān)控設(shè)備，例如自動(dòng)范圍牌照自動(dòng)識(shí)別交通統(tǒng)計(jì)。目前，一些我國公司也已開始研究智能監(jiān)控系統(tǒng)并推出自己的系統(tǒng)。例如，由?？低晹?shù)字技術(shù)有限公司設(shè)計(jì)的智能監(jiān)控系統(tǒng)為我國舉辦上海世博會(huì)提供了安全的監(jiān)控保障。

雖然我國智能監(jiān)控系統(tǒng)的研究取得了一些成果，但仍與其他發(fā)達(dá)國家存在較大的差距。目前，我國的監(jiān)控主要集中在傳統(tǒng)的數(shù)字監(jiān)控上，對(duì)于現(xiàn)有的監(jiān)視系統(tǒng)，可以說他已經(jīng)成為“監(jiān)視者”了。但是，“控件”的使用仍相對(duì)欠發(fā)達(dá)，必須加以改進(jìn)。這主要是由于在監(jiān)控國內(nèi)企業(yè)的智能研發(fā)方面的投資較低，以及缺乏核心競(jìng)爭力，因此，我們需要研究和開發(fā)智能監(jiān)控系統(tǒng)來促進(jìn)我國安防行業(yè)的發(fā)展[4]。

2.2 當(dāng)前數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)存在問題

（1）實(shí)時(shí)傳輸量低以及可靠性低：受當(dāng)今技術(shù)設(shè)備的限制，數(shù)控機(jī)床的組裝過程受到數(shù)據(jù)采集、帶寬和傳輸網(wǎng)絡(luò)時(shí)延、傳輸時(shí)延大以及采集率低等因素的影響。在高頻下（通常信號(hào)采集間隔高于1秒），難以實(shí)現(xiàn)較高的實(shí)時(shí)性能。同時(shí)，數(shù)據(jù)收集過程容易受到生產(chǎn)過程實(shí)際環(huán)境（例如：電源異常關(guān)閉、網(wǎng)絡(luò)故障等）的影響，其可靠性也很低。

（2）工作數(shù)據(jù)收集很特殊，收集參數(shù)很少。目前，數(shù)控機(jī)床的數(shù)據(jù)采集解決方案通?；趩卧ǚ椒āＰ盘?hào)采集非常抽象，并且側(cè)重于計(jì)劃和實(shí)施，因?yàn)橛斜匾u(píng)估制造業(yè)中各種數(shù)控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集要求。采購職能相對(duì)獨(dú)特，采購參數(shù)有限，通常僅包括發(fā)動(dòng)機(jī)啟動(dòng)信號(hào)故障警報(bào)信號(hào)，NC程序的負(fù)載開始和結(jié)束時(shí)間等。一些重要的信號(hào)和一些重要的操作參數(shù)，它們展示了NC加工過程的有效狀態(tài)，例如功率、電流以及溫度等（例如：NC編程過程中坐標(biāo)進(jìn)給的變化以及速度等）。采集能力差在某種程度上，所以數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)的范圍是有限的[5]。

（3）缺乏直觀和高效的先進(jìn)加工技術(shù)：在機(jī)床上實(shí)施數(shù)據(jù)采集只是監(jiān)視過程的第一步。在設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)時(shí)，創(chuàng)建虛擬監(jiān)視器的有效且直觀的可視界面是一項(xiàng)巨大挑戰(zhàn)。當(dāng)前NC加工過程中虛擬視頻監(jiān)視的主要方法是根據(jù)生產(chǎn)工廠本身的物理和邏輯位置以及NC的二維布局來設(shè)計(jì)虛擬車間機(jī)器的二維布局。

3 數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)研究

3.1 海量工業(yè)過程數(shù)據(jù)處理技術(shù)

隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和計(jì)算機(jī)技術(shù)的更新與發(fā)展，傳統(tǒng)制造業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭越來越激烈，世界制造業(yè)已開始開發(fā)智能化和數(shù)字化的新模式。對(duì)于數(shù)控機(jī)器，在相對(duì)較高的數(shù)據(jù)收集類型中，采購頻率要求也非常的豐富，包括負(fù)載和傳感器，以及接地電源和電流。同一臺(tái)機(jī)器每天豐富的數(shù)據(jù)量，給數(shù)據(jù)庫服務(wù)平臺(tái)帶來了很多壓力。因此，我們可以使用壓縮算法和基于回合的算法來處理和清理以上數(shù)據(jù)，以有效地增加數(shù)據(jù)存儲(chǔ)并有效地節(jié)省存儲(chǔ)空間[6]。

3.1.1 海量工業(yè)過程數(shù)據(jù)處理技術(shù)概述

隨著新信息技術(shù)的不斷發(fā)展以及傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭，全球制造業(yè)開始采用數(shù)字化和智能制造的新模式。在工業(yè)生產(chǎn)中，數(shù)據(jù)量在持續(xù)快速增長，然而數(shù)控機(jī)床采集數(shù)據(jù)量的速度通常比較高，從而可以收集不同類型的數(shù)據(jù)，例如軸速度和功率潮流傳感器的數(shù)據(jù)等，每天每臺(tái)計(jì)算機(jī)上的數(shù)據(jù)量可以達(dá)到GB級(jí)別。這就需要使用壓縮算法來壓縮此處理后的數(shù)據(jù)，從而減少數(shù)據(jù)庫服務(wù)器的巨大負(fù)擔(dān)，從而提高存儲(chǔ)效率并節(jié)省存儲(chǔ)空間。

3.1.2 常見的數(shù)據(jù)壓縮算法

數(shù)據(jù)壓縮可以根據(jù)某些規(guī)則重新組織收集的數(shù)據(jù)、消除冗余數(shù)據(jù)，存儲(chǔ)有用的信息并減少數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存空間。從數(shù)學(xué)角度來看，我們需要將原始關(guān)系數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一組無關(guān)的數(shù)據(jù)，并通常執(zhí)行這些轉(zhuǎn)換來處理、儲(chǔ)存和傳輸數(shù)據(jù)。然后，我們需要壓縮原始數(shù)據(jù)以重建原始數(shù)據(jù)，隨著工業(yè)數(shù)據(jù)庫應(yīng)用程序的出現(xiàn)，解決日益緊迫的存儲(chǔ)問題以及數(shù)據(jù)壓縮在制造業(yè)中引起了很多的關(guān)注。最近，有一種新的數(shù)據(jù)壓縮算法，衡量數(shù)據(jù)壓縮算法有效性的重要指標(biāo)是壓縮率（CR）的壓縮率。CR表示原始數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)與壓縮數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)之比，如果壓縮率越高，那么消耗的存儲(chǔ)空間越少。另一個(gè)重要步驟是CE（CompressionError），CE解釋了解壓后提取的數(shù)據(jù)與壓縮的實(shí)際數(shù)據(jù)之間的相似性[7]。

當(dāng)前，工業(yè)的數(shù)據(jù)具有三種壓縮方法：分段線性插值法、矢量量化和信號(hào)轉(zhuǎn)換法。其中，芯片線插值在工業(yè)中被廣泛使用，它還包括球形波導(dǎo)法、反向斜率法、平開門法（Swinging DoorTrending（SDT））以及定界線性趨勢(shì)法。其中自旋樣式算法是最適合于線速度損失的壓縮算法，盡管其壓縮率不如信號(hào)轉(zhuǎn)換方法好，但它具有效率高、簡單和可控制誤差的優(yōu)點(diǎn)。各種研究申請(qǐng)都受到學(xué)術(shù)界企業(yè)家的大力支持。向量量化方法需要額外的時(shí)間來計(jì)算碼本，并且對(duì)于數(shù)據(jù)，該碼本不能改變它。考慮到此功能，加權(quán)量化很少用于工業(yè)過程數(shù)據(jù)的壓縮。信號(hào)轉(zhuǎn)換是一種從一種格式轉(zhuǎn)換為另一種格式的方法。通常，離散余弦變換和波形變換，借助波形轉(zhuǎn)換的好處，波形轉(zhuǎn)換一直是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)，但是許多實(shí)際的技術(shù)問題仍然沒有得到有效的解決。

3.1.3 旋轉(zhuǎn)門算法

旋轉(zhuǎn)式算法是OSI公司提出的有損壓縮算法，它使用線性過程和公差來壓縮工業(yè)運(yùn)作的數(shù)據(jù)。原則上，首先從先前存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)點(diǎn)和當(dāng)前數(shù)據(jù)點(diǎn)繪制一條直線，然后檢查由當(dāng)前發(fā)布的點(diǎn)和最后保存的發(fā)布點(diǎn)形成的壓縮偏差區(qū)域，以確定該數(shù)據(jù)點(diǎn)是否已經(jīng)被預(yù)先存儲(chǔ)。如果壓縮區(qū)域不能覆蓋兩個(gè)區(qū)域之間的所有點(diǎn)，那么有一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)將無法保存。

3.1.4 海量過程數(shù)據(jù)處理算法原理

在制造業(yè)領(lǐng)域，數(shù)控機(jī)床的生產(chǎn)和運(yùn)行數(shù)據(jù)的變化通常來說是相對(duì)穩(wěn)定的?？紤]到此功能，我們通過旋轉(zhuǎn)板算法將其壓縮成幾部分，然后在數(shù)控機(jī)床上將其分為較大的過程數(shù)據(jù)部分。同時(shí)，動(dòng)態(tài)壓縮的連續(xù)間隔的容差根據(jù)相鄰間隔中數(shù)據(jù)變化的狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。換句話說，隨著收集數(shù)據(jù)信息的變化逐漸增加并且數(shù)據(jù)的變化減小、公差減小并且通過系數(shù)k可調(diào)節(jié)極限值的變化。本文提出的解決方案有效地解決了常規(guī)旋轉(zhuǎn)算法中存在的問題。另外，壓縮過程具有許多特征數(shù)據(jù)點(diǎn)，這些特征數(shù)據(jù)點(diǎn)將其刪除并降低了其壓縮精度。我們需要保存此數(shù)據(jù)點(diǎn)以減少在壓縮過程中出現(xiàn)錯(cuò)誤，使用多模型優(yōu)化方法代替原始的線性計(jì)算方法。功能部件的計(jì)算是通過比較最佳計(jì)算功能部件的型號(hào)來確定的。計(jì)算的結(jié)果是存儲(chǔ)了數(shù)據(jù)點(diǎn)，減少了保留的系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)，而不會(huì)丟失任何有效信息，從而提高了存儲(chǔ)空間[8]。

3.2 數(shù)字可視化監(jiān)控技術(shù)

早期的美國改革專家和我國工程師提出了可監(jiān)視化技術(shù)的基本概念，并在提出之后受到了許多國家和地區(qū)專家的研究。隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和模擬技術(shù)的發(fā)展，可視化技術(shù)已成為工業(yè)社會(huì)發(fā)展的主流，并逐漸應(yīng)用于三維繪圖領(lǐng)域。如今，可視化技術(shù)在社會(huì)發(fā)展過程中隨處可見，例如：創(chuàng)建虛擬平臺(tái)、建設(shè)智慧城市、軍事、娛樂和制造業(yè)等都用到了可視化技術(shù)。該數(shù)字視覺監(jiān)視系統(tǒng)使用集成的編輯器設(shè)計(jì)了一個(gè)真實(shí)的電機(jī)系統(tǒng)，從而提高了數(shù)控機(jī)器的智能監(jiān)視質(zhì)量，該機(jī)器可以根據(jù)受控對(duì)象控制組件。

4 數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控狀態(tài)識(shí)別與分析

4.1 感控層

數(shù)控加工智能監(jiān)控CPS的感應(yīng)控制節(jié)點(diǎn)層是CPS和數(shù)控機(jī)器的實(shí)際物理過程之間的交互點(diǎn)，包括CPS的物理組件、傳感器，各種物理控制器、驅(qū)動(dòng)器以及數(shù)控機(jī)器的指令、主要針對(duì)物理對(duì)象和資源（工裝，刀具等），主要涉及到控制技術(shù)、系統(tǒng)傳感技術(shù)以及通信技術(shù)。數(shù)控智能跟蹤系統(tǒng)的重要組成部分是傳感功能的創(chuàng)建和傳感網(wǎng)絡(luò)的集成。通過網(wǎng)絡(luò)處理以及數(shù)控加工和相關(guān)傳感器與物理傳感器（相關(guān)工具和設(shè)備、空間等）以及物理設(shè)備中與數(shù)據(jù)收集相關(guān)的功能的收集，從而來制定有效的控制和檢測(cè)決策。驗(yàn)證功能齊全的CPS注冊(cè)，節(jié)點(diǎn)被實(shí)現(xiàn)為數(shù)控工具獲取和控制網(wǎng)絡(luò)。該系統(tǒng)使用數(shù)控機(jī)床自己開發(fā)的數(shù)據(jù)采集工具和傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來開發(fā)擁有知識(shí)產(chǎn)權(quán)的數(shù)控?cái)?shù)據(jù)采集系統(tǒng)。

4.2 網(wǎng)絡(luò)通信層

借助真正的CPS數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)通信團(tuán)隊(duì)面臨的最大挑戰(zhàn)就是如何確保虛擬空間與物理空間之間的大容量以及大數(shù)據(jù)的可靠性等。同時(shí)，隨著智能設(shè)備和智能感知設(shè)備被普遍使用，未來工作現(xiàn)場(chǎng)的網(wǎng)絡(luò)接入需求將成幾何級(jí)數(shù)增加。根據(jù)中國現(xiàn)有工作現(xiàn)場(chǎng)網(wǎng)絡(luò)在傳輸可靠性和傳輸性能方面的具體情況來看，使用分布式數(shù)據(jù)采集的設(shè)計(jì)，在感知層以及在相應(yīng)的處理層優(yōu)化數(shù)據(jù)采集和整理策略，采用“分步+冗余”的數(shù)據(jù)采集、傳輸和整理方法，可有效降低實(shí)際數(shù)據(jù)采集和處理過程對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)的可靠性與及時(shí)性的高要求。然而隨著后續(xù)數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控CPS系統(tǒng)的廣泛使用，我們依舊需要采用新一代具有充足帶寬、接入能力極強(qiáng)、超低時(shí)延的新的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)通信網(wǎng)絡(luò)。此外，我們還需要密切關(guān)注具備較高可靠性、較低時(shí)延、較大接入容量的網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)，以滿足以后工作現(xiàn)場(chǎng)的要求。

4.3 資源服務(wù)層

由于數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控CPS系統(tǒng)中有一些針對(duì)物理環(huán)境的感知、監(jiān)測(cè)以及研究分析決策的處理過程中有大量的數(shù)據(jù)需要被存儲(chǔ)、計(jì)算、分析以及控制，但是數(shù)控感控層的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及處理能力是有限的。所以，我們需要對(duì)獲取的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，從海量數(shù)據(jù)中分析、提取出最有用的信息。數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控CPS系統(tǒng)的資源服務(wù)層作為系統(tǒng)運(yùn)行的支撐系統(tǒng)，能夠?yàn)橄嚓P(guān)的決策及應(yīng)用層提供各類數(shù)據(jù)分析、圖形運(yùn)算以及大數(shù)據(jù)處理能力支持；此外，還能為感控層提供大量的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)處理服務(wù)等；同時(shí)，能夠?qū)Ω锌貙拥母兄M件及執(zhí)行器進(jìn)行建模，從而形成虛擬空間與物理空間相互結(jié)合的服務(wù)，綜合狀態(tài)報(bào)告、監(jiān)控指令以及機(jī)床操作控制指令等。

4.4 決策應(yīng)用層

決策應(yīng)用層主要是針對(duì)應(yīng)用和操作者的，其主要的目標(biāo)是要對(duì)數(shù)控機(jī)床運(yùn)行過程的可視化監(jiān)測(cè)和自主化等進(jìn)行有效的控制。

（1）決策應(yīng)用層能夠作為操作者的功能增強(qiáng)裝備，從而為操作者提供及時(shí)、全面以及具備決策參考價(jià)值的數(shù)控加工過程工況信息和數(shù)據(jù)等，以提高操作者對(duì)整個(gè)數(shù)控加工過程的了解和控制能力；

（2）決策應(yīng)用層作為具備高度自主性的智能監(jiān)控系統(tǒng)，其可以利用內(nèi)嵌的大數(shù)據(jù)計(jì)算以及智能數(shù)據(jù)分析能力，對(duì)實(shí)際加工過程進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)的評(píng)估，從而實(shí)現(xiàn)智能化的加工過程預(yù)測(cè)、異常報(bào)警等的作用，使數(shù)控加工過程向著智能化、無人化的趨勢(shì)發(fā)展。

4.5 數(shù)控機(jī)床檢測(cè)體系結(jié)構(gòu)

數(shù)控機(jī)床的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)可以有效地收集和控制數(shù)控機(jī)床的狀態(tài)，并通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)技術(shù)，實(shí)時(shí)把收的數(shù)據(jù)信息傳輸?shù)竭h(yuǎn)程監(jiān)控中，從而提高了數(shù)控機(jī)床的智能監(jiān)控的總體質(zhì)量。其中，用于遠(yuǎn)程監(jiān)視中心的數(shù)控機(jī)床通常使用數(shù)據(jù)庫連接和JDBC技術(shù)來提高數(shù)據(jù)恢復(fù)和監(jiān)視的質(zhì)量，并通過運(yùn)行的智能機(jī)器對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行實(shí)時(shí)處理，從而有效地監(jiān)視機(jī)器的當(dāng)前工作狀態(tài)。同時(shí)，遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)可以將從分析的結(jié)果發(fā)送到各個(gè)車間，展示相關(guān)的技術(shù)要點(diǎn)以及工具等的現(xiàn)狀，只要一發(fā)現(xiàn)有故障就會(huì)自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警系統(tǒng)，從而提高數(shù)控保護(hù)的質(zhì)量。

5 結(jié)語

本文首先對(duì)數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控研究背景進(jìn)行了分析，然后從數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀以及當(dāng)前數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)存在問題等兩個(gè)方面對(duì)數(shù)控機(jī)床監(jiān)控技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀及存在的問題進(jìn)行了分析，接著從海量工業(yè)過程數(shù)據(jù)處理技術(shù)以及數(shù)字可視化監(jiān)控技術(shù)兩個(gè)方面對(duì)數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究，最后從數(shù)控機(jī)器視覺監(jiān)控系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、數(shù)控機(jī)床檢測(cè)體系結(jié)構(gòu)以及粒子群算法優(yōu)化模型等方面對(duì)數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控狀態(tài)識(shí)別進(jìn)行了分析。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，我國的制造業(yè)也慢慢向著先進(jìn)的制造方向發(fā)展，同時(shí)，數(shù)控機(jī)器必須進(jìn)行一系列更改以適應(yīng)生產(chǎn)以及并行操作和網(wǎng)絡(luò)生產(chǎn)。提高數(shù)控機(jī)床智能監(jiān)控的質(zhì)量，有效識(shí)別數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行狀況，為數(shù)控機(jī)床行業(yè)的發(fā)展提供良好的技術(shù)支持，同時(shí)也為人類的生活和生產(chǎn)提供方便，使得機(jī)器的生產(chǎn)效率得以提高，推動(dòng)我國制造業(yè)的發(fā)展。