华中9型智能数控系统

工业母机是国家制造业的战略物资，数控系统是工业母机的大脑。高档数控系统长期以来受到国外封锁限制，尤其是中美脱钩，进一步加剧了高档数控系统的卡脖子风险。习近平总书记在党的二十大报告中强调，坚持创新在我国现代化建设全局中的核心地位，对于高档数控系统的突围，除了对标国际先进的数控系统进行追赶外，还必须要将新一代人工智能技术与数控技术结合，探索智能数控系统的新技术，实现弯道超车，创新超越。

当前阶段智能数控系统主要面临如下问题：

·问题1：自主感知与连接问题

智能数控系统需要通过自动汇聚数控系统内部电控数控与来自于外部传感器采集的数据（如温度、振动和视觉等），以及从G代码中提取的加工工艺数据（如切宽、切深、材料去除率等），实现数控机床的自主感知。

·问题2：自主学习与建模问题

智能数控系统需要基于自主感知与连接得到的数据，运用集成于大数据平台中的新一代人工智能算法库，通过学习生成知识，获得机床在加工实践中输入与相应的规律。

·问题3：自主优化与决策问题

智能数控系统需要在接受到新的加工任务后，利用前期积累的机床模型，预测机床的响应。依据预测结果，进行质量提升、工艺优化、健康保障和生产管理等多目标迭代优化，形成最优加工决策。

·问题4：自主控制与执行问题

智能数控系统需要基于传统数控加工几何轨迹控制的G代码（第一代码）和包含多目标加工优化决策信息的智能控制信息，实现同步控制，达到优质、高效、可靠、安全和低耗数控加工。

图1 智能数控系统面临的问题

解决方案

针对上述痛点问题，如图2所示，华中9型智能数控系统提出了智能数控系统自主感知与连接、自主学习与建模、自主优化与决策和自主控制与执行的原理与实现方案。

图2 华中9型智能数控系统控制原理

为了支撑华中9型智能控制系统控制原理，一方面，构建了一个体系架构和三个平台，另一方面，形成了“四个自主”解决方案。

1．一个体系架构和三个平台

一个体系架构是指智能数控系统的“端边云”体系架构，如图3所示；三个平台是指含AI芯片的智能硬件平台（如图4）、含AI算法包的智能软件平台（如图5）和分层级APP的开放平台（如图6）。

图3 华中9型端边云体系架构

图4 含AI芯片的华中9型硬件平台

图5 提供AI算法包的华中9型软件平台

图6 提供分层级APP的华中9型开放平台

2．“四个自主”解决方案

①自主感知与连接的解决方案：华中9型智能数控系统通过“指令域示波器”和“指令域分析方法”来建立工况与状态数据之间的关联关系。利用“指令域”大数据汇聚方法采集加工过程数据，通过NC-Link实现机床的互联互通和大数据的汇聚，形成机床全生命周期大数据，构建由机床全生命周期“数据像”的数字孪生。

图7 自主感知：指令域示波器

②自主学习与建模的解决方案：华中9型智能数控系统在自主学习和建模中，知识的生成方法有三种：基于物理模型的机床输入/响应因果关系的理论建模；面向机床工作任务和运行状态关联关系的大数据建模；基于机床大数据与理论建模相结合的混合建模。通过数理模型、大数据模型、数理/大数据融合模型的三种建模方法，形成机床的模型/知识，构建机床“模型像”数字孪生。

图8 自主学习：三种建模方法

③自主优化与决策的解决方案：华中9型智能数控系统利用所获得的数字孪生，进行虚拟加工，并预测加工效果。根据预测结果自动进行多轮优化迭代，最终生成多目标智能优化的“i代码”，实现自主决策。不同于传统的G代码，i代码是与指令域对应的多目标优化加工的智能控制代码，是对特定机床的运动规划、动态精度、加工工艺、刀具管理等多目标优化控制策略的精确描述，并随着制造资源状态的变化而不断演变。

图9 自主决策：i代码

④自主控制与执行的解决方案：独创的双码联控技术，让传统数控加工的“G代码”（第一代码）和多目标智能优化的“i代码”（第二代码）同步运行，实现优质、高效、可靠、安全的数控加工。

图10 自主执行：双码联控