基于智能生產線的自進化式切削參數數據庫構建與應用

徐志鵬，王俊陽，劉佳林

1.昌河飛機工業（集團）有限責任公司 江西景德鎮 333002

2.北京航空航天大學 北京 100083

1 序言

工藝過程和工藝參數的優化是智能制造重要的研究和應用內容。工藝過程、工藝參數不夠優化是制造企業生產效率低、經濟效益差和競爭力差的原因之一。如何在不改變工人、設備等資源的情況下獲得更高的經濟效益，成為未來企業改革的重要方向，進行流程和參數優化顯然是其中最為行之有效的方法，意義重大[1]。通過構建基于智能生產線的切削參數數據庫，實現車間智能生產線與數據庫的互聯互通，數據庫可進行參數的自主更新和進化。開發生產線與數據庫的數據交互功能，實現切削參數數據和工藝過程數據的自動化采集，具備人工采集質量數據、精度數據和刀具磨損數據等功能。同時數據庫還基于CATIA開發了能夠與數據庫進行互聯互通的功能界面，支持加工特征定義，支持切削參數的一鍵存儲、查詢與調用，使工藝人員能夠在不打開數據庫界面的情況下，方便地查詢和調用相關的切削參數數據[2]。另外還有利于指導開展工藝工作，持續優化切削加工工藝參數，提高產品加工質量和效率，為工藝技術人員培養提供平臺。

2 開發思路

根據智能車間實際需求，研制一種基于智能生產線的自進化式切削參數數據庫平臺，并利用智能化車間網絡系統建立工藝參數數據收集和提取系統，建立切削參數數據的自進化機制，最終實現現場工藝參數的“高效歸集—科學評價—自主進化—智能推送”?？傮w業務流程關系如圖1所示，主要開發思路如下。

圖1 總體業務流程關系

1）參數管理：支持經驗型、優化型參數并存，支持手動輸入、批量導入、CAM端采集和MES端采集等多來源的數據高效歸集，支持刀具廠商推薦參數、范圍型經驗參數、公式型經驗參數及案例型經驗參數等多類型經驗參數存儲、查詢和調用。

2）數據自動采集：可以通過CAM軟件進行基于特征的切削參數錄入，也可以通過現場刀軌文件預處理+現場采集提取，獲得加工閉環的切削參數。

3）數據評價：管理人員通過對評價準則、評價公式和排序規則進行管理，實現對工藝參數的自動評價和排序，實現對工藝人員的貢獻度和活躍度監控與評價，將管理理念滲透進日常工作中，驅動技術人員水平提升和數據庫進化。

4）開發了獨創性的編程系統查詢接口，面向工藝編程人員，可以在CATIA編程過程中直接訪問數據庫，實現數控編程時的參數自動推送，通過少量的查詢條件設置，進行參數查詢和智能推送，實現一鍵修改程序中的參數；對于已下發的NC程序，通過同名XML文件搭載下發，可從現場MES獲取真正執行驗證的加工工藝參數，實現現場閉環管理，掌握切削參數的應用驗證情況。

3 數據庫開發

3.1 經驗型切削參數數據庫管理系統開發

針對經驗型切削參數、優化型切削參數、基礎數據、模板管理、數據導入導出、資源管理、數據查詢、系統設置以及系統管理等功能界面設計了圖形化用戶界面，并且支持錄入、查詢、存儲和顯示模板的自定義調整，支持數據表格字段的增刪查改，保障了數據的完備性。

（1）數據結構設計 此次研發數據庫支持加工方式、刀具裝夾方式、刀具結構材料參數、機床基本參數、工件材料參數、切削參數數據和約束模型參數等的存儲和增刪查改，且支持用戶進行數據結構自定義，能夠覆蓋用戶需求，表單結構完備。

（2）數據的存儲和增刪查改功能設計 如圖2所示分別進入銑削、車削、鉆削和磨削等加工參數模塊，有新增、批量刪除按鈕；下方是查詢條件欄，可以輸入相應的查詢條件進行查詢；再下方是符合查詢條件的數據列表顯示，每條數據最右側會顯示對應的編輯、刪除和詳情按鈕。

圖2 加工參數管理界面

3.2 基于結構特征的切削參數數據庫管理系統開發

開發切削參數數據庫與CATIA軟件數據接口模塊，可以實現數據的雙向互傳，能夠利用查得的工藝參數修改或設定文件的工藝參數。

在CATIA軟件中進行基于結構特征的切削參數數據庫管理系統二次開發，形成3項關鍵軟件模塊，即工藝參數獲取、工藝參數優選與結構特征編碼。

（1）工藝參數獲取 基于CATIA CAA[3，4]技術開發，嵌入到CATIA編程平臺中，在CATIA加工編程界面實現批量加工工藝數據的獲取，如圖3所示。

圖3 工藝參數獲取

由用戶指定工藝資源節點，可自動實現資源節點下用戶要求的工藝參數提取，標識符如下。

（2）工藝參數優選 基于CATIA CAA技術開發，嵌入到CATIA編程平臺中，在CATIA加工編程過程實現與加工工藝數據庫的互聯互通。用戶輸入工藝檢索詞，可實現加工工藝參數的快速檢索、推送與覆蓋，如圖4所示。

圖4 工藝參數優選開發

該模塊其主要功能如下。

1）支持手動選擇加工模型工藝資源信息節點。

2）支持用戶輸入加工工藝檢索詞。

3）支持與加工數據庫的互聯互通。

4）支持推送與覆蓋加工模型編程操作工藝參數信息，具體推送參數包括兩類，①重要參數信息：零件圖號、機床型號、材料牌號、特征類型、刀具類型、刀具型號、轉速、進給、切深、切寬、特征尺寸1、特征尺寸2、特征尺寸3以及刀具長度（懸長）。②其他信息：nominal diameter（公稱直徑）、corner radius（轉角半徑）、overall length（全長）和cutting length（切割長度）等。

（3）結構特征編碼 針對結構特征的自動編碼需求，基于CATIA CAA技術開發，嵌入到CATIA編程平臺中，可與用戶交互實現所編程特征的自動編碼，如圖5所示。

圖5 結構特征編碼開發

在該模塊中，用戶可便捷實現如下信息的選擇，從而依據預設編碼規則對加工程序節點進行結構特征指定。①結構特征類型：支持外輪廓、平面、孔和臺階孔等。②結構特征剛性：好、中、差，或具體剛度值。③結構特征尺寸：長度、寬度和深度。④結構特征公差：表面粗糙度、輪廓精度的定義。

3.3 切削過程數據自動分析、采集與存儲功能開發

實現了車間智能生產線與數據庫的互聯互通，開發了生產線與數據庫的數據交互功能，實現了切削參數數據和工藝過程數據的自動化采集，可基于網絡采集加工程序信息和程序中的切削參數數據，并可借助人工采集質量數據、精度數據和刀具磨損數據。通過這種方式，改變了以往經驗性切削參數數據僅存在于工藝人員頭腦中，記錄完全依賴個人習慣和手動記錄的現狀。

（1）車間智能化生產線與工藝數據庫的互聯互通 首先通過MES調用智能分析發送查詢接口請求參數，請求類型為post請求，參數為instId。

根據參數查詢工藝信息接口，查詢工藝信息，根據返回工藝信息字段“programIssue”查詢NC文件信息，返回文件流。根據返回的NC文件，解析出內部的XML工藝參數文件，實現與MES的互聯互通。查詢工藝信息接口get請求示例如下。

（2）基于網絡采集加工程序信息和程序中的切削參數數據 支持通過RestFul API[5，6]進行新數據自動錄入、數據應用反饋。接口URL：http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080/mq-line/saveData、http://xxx.xxx.xxx.xxx:8080/mq-line/appFeedback。請求方式：POST。Content-Type（內容類型）：application/json。請求參數與返回參數說明見表1、表2。

表1 請求參數說明

表2 返回參數說明

（3）質量數據與精度數據采集 質量數據與精度數據采用人工采集的方式，即零件加工質量記錄模塊，界面布局與加工參數管理界面基本一致。

（4）刀具磨損數據采集 刀具磨損數據采用人工采集的方式，刀具磨損情況記錄模塊界面布局與加工參數管理界面基本一致。

3.4 切削參數價值評價機制設計

建立面向單元切削過程的單位時間利潤率目標函數，將成本、效率和投入的資金總量妥善結合在了一起；建立面向單元切削過程的優化模型；建立面向技術人員的價值計算機制。

（1）建立切削參數數據量化評價模型 為評價數據的優劣，并為數據的進化提供基本依據，數據庫針對優化型數據設計了多種數據量化評價模型，包括最低生產成本評價模型、最大切削效率評價模型、最大利潤率評價模型和主觀評價模型。

（2）建立面向單元切削過程的單位時間利潤率目標函數 在優化流程中，用戶可以選擇目標函數為最大利潤率模型，通過填入相應的價值系數，系統會自動生成針對該單元切削過程的利潤率優化目標函數。

（3）建立面向單元切削過程的優化模型 用戶可以創建、存儲、編輯和刪除優化案例，支持選擇工藝資源，如刀具、機床和冷卻方式等，支持根據選擇的工藝資源代入相應的約束條件，也可以自行設定機床、刀具材料等對應的常用切削參數范圍?？梢赃x擇特定的目標函數，支持加工效率目標、利潤率目標等，目標函數算法可以自行編輯，選定好約束條件和目標函數后，可以啟動優化算法[7，8]，通過計算能夠得到最優的切削參數，并可將整個流程保存下來。

（4）建立面向技術人員的價值計算機制 無論是經驗型參數還是優化型參數，均會附帶“工藝員”標簽，且數據具有評價指標和下載量指標，可以通過統計特定工藝員所編制數據的評價指標值或數據下載量來為技術人員建立價值計算機制。

（5）建立切削參數數據庫持續進化機制 通過評價函數在生產過程中不斷改進參數，評價值高的參數會得到更優先的推薦，以此不斷提高數據的優化程度。

隨著技術水平和設備的升級，優化模型的參數和約束條件不斷得到調整，并重新進行優化計算，得到新的優化數據，并給出評價。

4 應用效果

數據庫獲取了超過8000條切削參數數據，具備數據庫內工藝參數的快速查詢和調閱以及CATIA自動推送等功能，并能夠與智能生產線實現互聯互通，實時采集生產線數據并進行自動更新，實現數據庫自進化。數據庫通過10項典型零件的應用驗證和工藝參數優化，證明優化參數可實現加工效率提高20%以上。部分驗證產品模型如圖6所示，提效情況驗證結果如圖7所示。

圖6 部分驗證產品模型

圖7 提效情況驗證結果

5 結束語

該數據庫可實現數據的快速查詢和調閱，能通過與CATIA二次開發的接口，實現在工藝編程階段的工藝參數自動推送，指導開展工藝方案的制定。同時，該數據庫還能夠與智能生產線實現互聯互通，切削參數能夠自動采集和更新，實現數據庫的自進化。該數據庫為智能生產線的建設和運行提供了有力支撐，為工藝制造水平提供了強力抓手。