摘要：傳統(tǒng)的數(shù)控機床存在自動化程度差、系統(tǒng)集成度低的問題，為了提高數(shù)控機床的信息資源自動化程度，文中設計資源元數(shù)據(jù)粒度模型，剔除了機床生產(chǎn)中的冗余信息并提高其控制效率。針對解決數(shù)控機床控制難以集成的問題，文中設計基于軟 PLC 的數(shù)控機床控制方案。通過硬件與軟件分離技術提高自動控制系統(tǒng)的可移植性，實現(xiàn)云端上位機的集中控制。為了驗證該方案的可行性，文中建立基于三軸作動器的數(shù)控機床驗證平臺，相比于兩種傳統(tǒng)方案，該方案耗時減少了50%，能耗更低，且準確性提高了 12% 以上。
關鍵詞：數(shù)控機床；自動化生產(chǎn)；系統(tǒng)設計；云制造；粒度模型；自動控制
0 引言
傳統(tǒng)數(shù)控機床在生產(chǎn)上仍較大程度地依賴于人的參與程度，主要是通過人為設定控制器與主軸裝置并驅(qū)動機床的作動器與電機來完成。而嵌入式數(shù)控機床在正常工作時，只能控制驅(qū)動裝置與主軸，不能控制液壓冷卻系統(tǒng)等輔助裝置，從而大幅降低了數(shù)控機床生產(chǎn)系統(tǒng)的自動化水平。在云制造技術蓬勃發(fā)展的背景下，通信頻帶大幅拓寬，且控制延時顯著降低。本文基于云制造技術，使用軟 PLC 設計的方法設計了一套數(shù)控車床自動生產(chǎn)方案。通過云端上位機的開發(fā)環(huán)境更改數(shù)控機床的相關配置，從而達到自動化生產(chǎn)的目的。
1 、數(shù)控機床控制結(jié)構建模
由于粒度結(jié)構具有可拓展且便于分解的特點，能夠精確地分析車床的信息資源，且準確檢測元數(shù)據(jù)的相關信息。因此，可以對車床控制系統(tǒng)建立其元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構模型，如下所述。
1.1 粒度結(jié)構建模
定義三元組（X，F(xiàn)，T）表征車床資源的元數(shù)據(jù)：元數(shù)據(jù)集合為 X；數(shù)據(jù)間映射集合為 F；歐氏空間中的元數(shù)據(jù)集合為 Y；粒度結(jié)構為 T，用于描述數(shù)據(jù)粒度間的關系。對于車床元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構模型，分析器的元數(shù)據(jù)對象與特征信息處理步驟如下：
1）獲取數(shù)控機床的制造信息中所包含的元數(shù)據(jù)對象及其特征信息。其中，R 代表元數(shù)據(jù)對象集合；Ri為資源類型，包括產(chǎn)品、人力與管理資源；Rij代表不同類型中含有的資源對象。
2）定義數(shù)控機床的信息制造元數(shù)的特征映射體系F（R）。通過對其表征的信息資源數(shù)據(jù)對象與生產(chǎn)周期中映射關系的研究，對于主要特征的加工進行處理，從而獲取資源數(shù)據(jù)對象的主要特征。
3）定義數(shù)控機床的資源元數(shù)據(jù)特征集合{ C1,C2,…,Ck,…,Ckn}。其中，Ck 代表元數(shù)據(jù)集合 R 所對應的對象 Rij，Ckn代表元數(shù)據(jù)對象的具體特征。該數(shù)據(jù)通過生產(chǎn)過程中的各種映射關系被獲取，是元數(shù)據(jù)各項指標的集中檢測。
通過對數(shù)控機床信息資源的精準建模，采集關于數(shù)控機床的所有信息。但由于采集到的信息存在冗余重復現(xiàn)象，故依據(jù)實際情況對數(shù)控機床制造信息資源內(nèi)部信息數(shù)據(jù)進行關聯(lián)。定義 OEM：Xg→< Rg，其中，第 g粒度層元數(shù)據(jù)定義為 Rg，數(shù)控機床采集到的相關信息表示為 xR。g=1 時，R1= { R1,R2,…,Rm}。通過對于粒度模型的建立，有效篩選掉數(shù)控機床的制造信息模型并建立自動化控制模型，如下：
式中，X 為數(shù)控機床數(shù)據(jù)中的信息平均值。當采集到的數(shù)控機床數(shù)據(jù)量大于閾值 X 時，模型記錄本機采樣值；否則，輸出上一粒度層次的元數(shù)據(jù)記錄 Rg - 1。
2 、基于 PLC 的控制系統(tǒng)設計
本次設計使用軟 PLC 系統(tǒng)與硬件獨立的策略，提高了軟件設計在不同程序間的復用率，降低了系統(tǒng)集成成本。在設計時，使用成熟的通信協(xié)議建立模塊式架構與非線性控制的控制系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)中使用共享交互內(nèi)存機制，在對 CNC 執(zhí)行器發(fā)送指令的周期內(nèi)，同步硬件的信息交換與中央處理單元的數(shù)據(jù)，進而達到控制系統(tǒng)全局數(shù)據(jù)更新的目的。通過對 CNC 嵌入式電路中的物理與邏輯地址序列進行依次比對，然后逐一計算出數(shù)據(jù)矩陣中輸入/輸出端口的各項配置參數(shù)。在前期開發(fā)設備時，對硬件進行確認；在云制造環(huán)境下，高速工業(yè)網(wǎng)絡選擇具有唯一 ID的模塊。PLC 輸入/輸出配置結(jié)構如圖 1 所示。
圖 1 PLC 配置結(jié)構
系統(tǒng)的運作流程如下：
1）對連接到 CNC 系統(tǒng)的所有 PLC 及周邊設備進行初始化，各設備發(fā)送包含制造商信息與產(chǎn)品型號的初始化數(shù)據(jù)至控制系統(tǒng)核心的程序啟動模塊。
2）將上述信息轉(zhuǎn)換為矩陣形式，輸入/輸出設備組由通信模塊與內(nèi)部總線組成。物理信號在輸入槽轉(zhuǎn)換為邏輯信號，邏輯信號在后續(xù)運行中進入軟件控制的共享存儲單元與數(shù)據(jù)處理器中。
3）計算硬件配置。假定任意模塊 i 的第 j 個插槽存儲器存在一個數(shù)據(jù)包，對任意第 i 個模塊所有插槽共享儲存單元數(shù)據(jù)量( S)Di的計算公式如下：
對于任意模塊 i，存儲區(qū)域的偏移量( O)Di為之前按模塊 i-1 個數(shù)據(jù)包偏移量的總和。任意字節(jié)偏移量計算公式為：
對于任意插槽 j，相對于數(shù)據(jù)模塊 i 的初始字節(jié)偏移量（0s）ij計算公式為：
計 算 式（3）與 式（4）之 和 的 初 始 字 節(jié) 總 數(shù) Nij =( OD)i +( SD）i。
4）建立插槽每個字節(jié)與插槽數(shù)據(jù)包間的邏輯地址關聯(lián)性。Ixy與 Qxy分別表示輸入變量池和輸出變量池中字節(jié) X 的第 Y 位；IBx與 QBx分別表示輸入和輸出變量區(qū)域的字節(jié)數(shù) X ( B)x。在控制程序設計方案中，對于基于模塊類型的輸入/輸出假設是合理且可執(zhí)行的。在軟 PLC編譯中可執(zhí)行代碼并不綁定至特定平臺，而是在執(zhí)行時以 XML可擴展語言的形式介入硬件間的通信協(xié)議。
3 、實驗驗證
本文基于 PLC 的機床自動生產(chǎn)平臺在嵌入式 Linux系統(tǒng)的基礎上搭建。Linux 系統(tǒng)中使用 CODESYS 開發(fā)環(huán)境，CNC 硬件主板為 OK335x S 開發(fā)板，數(shù)控機床從站為 3 組 Omron 伺服驅(qū)動器，通信總線使用 Mod Bus 協(xié)議。人機交互系統(tǒng) GUI 如圖 2 所示。在系統(tǒng) GUI 中，能夠?qū)崿F(xiàn)對配置文件的操作，右側(cè)窗口可以對三軸伺服系統(tǒng)的狀態(tài)進行實時監(jiān)控。
圖 2 CNC 系統(tǒng) GUI
系統(tǒng)硬件的控制系統(tǒng)如圖 3 所示。所用的主軸異步電機實物如圖 4 所示。
圖 3 系統(tǒng)控制結(jié)構
圖 4 主軸異步電機實物
驗證 CNC 自動控制系統(tǒng)各項性能，在云端控制器的 CNC 編輯器中建立相應的 PLC 代碼。生成代碼后，通過編譯形成伺服系統(tǒng)控制器的執(zhí)行代碼，上傳至車床PLC 系統(tǒng)運行測試，其結(jié)果如表 1 所示。
表 1 PLC 運行參數(shù)
為了對數(shù)控機床的信息資源可靠性進行檢測，分別從檢測準確性、檢測時間與能量消耗方面對本機床系統(tǒng)與常用的兩種方案進行測試，結(jié)果如表 2 所示。
表 2 自動化機床系統(tǒng)對比
表 2 中，數(shù)控機床系統(tǒng)中的能量消耗定義為：
式中：s 為制造資源個數(shù)；j 為單位制造所需的能量消耗。分析表 2 可知，本文方案在準確性上優(yōu)于 Mt Connect 方案 12%，優(yōu)于 HMM 方案 28.1%；制造用時低于兩種常用方案 50%；能量消耗上低于 Mt Connect 方案 5%，低 于HMM 方案 35.6%。因此能夠證明本數(shù)控機床自動化生產(chǎn)系統(tǒng)的優(yōu)越性。
4 、結(jié)語
本文首先建立基于粒度結(jié)構的數(shù)控機床信息資源自動化檢測方案。通過對元數(shù)據(jù)的分析建立數(shù)控機床的結(jié)構模型，剔除冗余信息并建立完整的自動化檢測系統(tǒng)。同時在此基礎上，建立硬件與控制相獨立的 PLC 自動控制系統(tǒng)。通過硬件配置 XML 的方案，將控制程序與嵌入式硬件分離，提高調(diào)用復用效率。經(jīng)實驗證明，本數(shù)控機床自動化生產(chǎn)系統(tǒng)的可行性較高，相比于兩種常用方法具有耗時少、耗能低且準確性高的特點。
摘要：傳統(tǒng)的數(shù)控機床存在自動化程度差、系統(tǒng)集成度低的問題，為了提高數(shù)控機床的信息資源自動化程度，文中設計資源元數(shù)據(jù)粒度模型，剔除了機床生產(chǎn)中的冗余信息并提高其控制效率。針對解決數(shù)控機床控制難以集成的問題，文中設計基于軟 PLC 的數(shù)控機床控制方案。通過硬件與軟件分離技術提高自動控制系統(tǒng)的可移植性，實現(xiàn)云端上位機的集中控制。為了驗證該方案的可行性，文中建立基于三軸作動器的數(shù)控機床驗證平臺，相比于兩種傳統(tǒng)方案，該方案耗時減少了50%，能耗更低，且準確性提高了 12% 以上。
關鍵詞：數(shù)控機床；自動化生產(chǎn)；系統(tǒng)設計；云制造；粒度模型；自動控制
0 引言
傳統(tǒng)數(shù)控機床在生產(chǎn)上仍較大程度地依賴于人的參與程度，主要是通過人為設定控制器與主軸裝置并驅(qū)動機床的作動器與電機來完成。而嵌入式數(shù)控機床在正常工作時，只能控制驅(qū)動裝置與主軸，不能控制液壓冷卻系統(tǒng)等輔助裝置，從而大幅降低了數(shù)控機床生產(chǎn)系統(tǒng)的自動化水平。在云制造技術蓬勃發(fā)展的背景下，通信頻帶大幅拓寬，且控制延時顯著降低。本文基于云制造技術，使用軟 PLC 設計的方法設計了一套數(shù)控車床自動生產(chǎn)方案。通過云端上位機的開發(fā)環(huán)境更改數(shù)控機床的相關配置，從而達到自動化生產(chǎn)的目的。
1 、數(shù)控機床控制結(jié)構建模
由于粒度結(jié)構具有可拓展且便于分解的特點，能夠精確地分析車床的信息資源，且準確檢測元數(shù)據(jù)的相關信息。因此，可以對車床控制系統(tǒng)建立其元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構模型，如下所述。
1.1 粒度結(jié)構建模
定義三元組（X，F(xiàn)，T）表征車床資源的元數(shù)據(jù)：元數(shù)據(jù)集合為 X；數(shù)據(jù)間映射集合為 F；歐氏空間中的元數(shù)據(jù)集合為 Y；粒度結(jié)構為 T，用于描述數(shù)據(jù)粒度間的關系。對于車床元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構模型，分析器的元數(shù)據(jù)對象與特征信息處理步驟如下：
1）獲取數(shù)控機床的制造信息中所包含的元數(shù)據(jù)對象及其特征信息。其中，R 代表元數(shù)據(jù)對象集合；Ri為資源類型，包括產(chǎn)品、人力與管理資源；Rij代表不同類型中含有的資源對象。
2）定義數(shù)控機床的信息制造元數(shù)的特征映射體系F（R）。通過對其表征的信息資源數(shù)據(jù)對象與生產(chǎn)周期中映射關系的研究，對于主要特征的加工進行處理，從而獲取資源數(shù)據(jù)對象的主要特征。
3）定義數(shù)控機床的資源元數(shù)據(jù)特征集合{ C1,C2,…,Ck,…,Ckn}。其中，Ck 代表元數(shù)據(jù)集合 R 所對應的對象 Rij，Ckn代表元數(shù)據(jù)對象的具體特征。該數(shù)據(jù)通過生產(chǎn)過程中的各種映射關系被獲取，是元數(shù)據(jù)各項指標的集中檢測。
通過對數(shù)控機床信息資源的精準建模，采集關于數(shù)控機床的所有信息。但由于采集到的信息存在冗余重復現(xiàn)象，故依據(jù)實際情況對數(shù)控機床制造信息資源內(nèi)部信息數(shù)據(jù)進行關聯(lián)。定義 OEM：Xg→< Rg，其中，第 g粒度層元數(shù)據(jù)定義為 Rg，數(shù)控機床采集到的相關信息表示為 xR。g=1 時，R1= { R1,R2,…,Rm}。通過對于粒度模型的建立，有效篩選掉數(shù)控機床的制造信息模型并建立自動化控制模型，如下：
式中，X 為數(shù)控機床數(shù)據(jù)中的信息平均值。當采集到的數(shù)控機床數(shù)據(jù)量大于閾值 X 時，模型記錄本機采樣值；否則，輸出上一粒度層次的元數(shù)據(jù)記錄 Rg - 1。
2 、基于 PLC 的控制系統(tǒng)設計
本次設計使用軟 PLC 系統(tǒng)與硬件獨立的策略，提高了軟件設計在不同程序間的復用率，降低了系統(tǒng)集成成本。在設計時，使用成熟的通信協(xié)議建立模塊式架構與非線性控制的控制系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)中使用共享交互內(nèi)存機制，在對 CNC 執(zhí)行器發(fā)送指令的周期內(nèi)，同步硬件的信息交換與中央處理單元的數(shù)據(jù)，進而達到控制系統(tǒng)全局數(shù)據(jù)更新的目的。通過對 CNC 嵌入式電路中的物理與邏輯地址序列進行依次比對，然后逐一計算出數(shù)據(jù)矩陣中輸入/輸出端口的各項配置參數(shù)。在前期開發(fā)設備時，對硬件進行確認；在云制造環(huán)境下，高速工業(yè)網(wǎng)絡選擇具有唯一 ID的模塊。PLC 輸入/輸出配置結(jié)構如圖 1 所示。
圖 1 PLC 配置結(jié)構
系統(tǒng)的運作流程如下：
1）對連接到 CNC 系統(tǒng)的所有 PLC 及周邊設備進行初始化，各設備發(fā)送包含制造商信息與產(chǎn)品型號的初始化數(shù)據(jù)至控制系統(tǒng)核心的程序啟動模塊。
2）將上述信息轉(zhuǎn)換為矩陣形式，輸入/輸出設備組由通信模塊與內(nèi)部總線組成。物理信號在輸入槽轉(zhuǎn)換為邏輯信號，邏輯信號在后續(xù)運行中進入軟件控制的共享存儲單元與數(shù)據(jù)處理器中。
3）計算硬件配置。假定任意模塊 i 的第 j 個插槽存儲器存在一個數(shù)據(jù)包，對任意第 i 個模塊所有插槽共享儲存單元數(shù)據(jù)量( S)Di的計算公式如下：
對于任意模塊 i，存儲區(qū)域的偏移量( O)Di為之前按模塊 i-1 個數(shù)據(jù)包偏移量的總和。任意字節(jié)偏移量計算公式為：
對于任意插槽 j，相對于數(shù)據(jù)模塊 i 的初始字節(jié)偏移量（0s）ij計算公式為：
計 算 式（3）與 式（4）之 和 的 初 始 字 節(jié) 總 數(shù) Nij =( OD)i +( SD）i。
4）建立插槽每個字節(jié)與插槽數(shù)據(jù)包間的邏輯地址關聯(lián)性。Ixy與 Qxy分別表示輸入變量池和輸出變量池中字節(jié) X 的第 Y 位；IBx與 QBx分別表示輸入和輸出變量區(qū)域的字節(jié)數(shù) X ( B)x。在控制程序設計方案中，對于基于模塊類型的輸入/輸出假設是合理且可執(zhí)行的。在軟 PLC編譯中可執(zhí)行代碼并不綁定至特定平臺，而是在執(zhí)行時以 XML可擴展語言的形式介入硬件間的通信協(xié)議。
3 、實驗驗證
本文基于 PLC 的機床自動生產(chǎn)平臺在嵌入式 Linux系統(tǒng)的基礎上搭建。Linux 系統(tǒng)中使用 CODESYS 開發(fā)環(huán)境，CNC 硬件主板為 OK335x S 開發(fā)板，數(shù)控機床從站為 3 組 Omron 伺服驅(qū)動器，通信總線使用 Mod Bus 協(xié)議。人機交互系統(tǒng) GUI 如圖 2 所示。在系統(tǒng) GUI 中，能夠?qū)崿F(xiàn)對配置文件的操作，右側(cè)窗口可以對三軸伺服系統(tǒng)的狀態(tài)進行實時監(jiān)控。
圖 2 CNC 系統(tǒng) GUI
系統(tǒng)硬件的控制系統(tǒng)如圖 3 所示。所用的主軸異步電機實物如圖 4 所示。
圖 3 系統(tǒng)控制結(jié)構
圖 4 主軸異步電機實物
驗證 CNC 自動控制系統(tǒng)各項性能，在云端控制器的 CNC 編輯器中建立相應的 PLC 代碼。生成代碼后，通過編譯形成伺服系統(tǒng)控制器的執(zhí)行代碼，上傳至車床PLC 系統(tǒng)運行測試，其結(jié)果如表 1 所示。
表 1 PLC 運行參數(shù)
為了對數(shù)控機床的信息資源可靠性進行檢測，分別從檢測準確性、檢測時間與能量消耗方面對本機床系統(tǒng)與常用的兩種方案進行測試，結(jié)果如表 2 所示。
表 2 自動化機床系統(tǒng)對比
表 2 中，數(shù)控機床系統(tǒng)中的能量消耗定義為：
式中：s 為制造資源個數(shù)；j 為單位制造所需的能量消耗。分析表 2 可知，本文方案在準確性上優(yōu)于 Mt Connect 方案 12%，優(yōu)于 HMM 方案 28.1%；制造用時低于兩種常用方案 50%；能量消耗上低于 Mt Connect 方案 5%，低 于HMM 方案 35.6%。因此能夠證明本數(shù)控機床自動化生產(chǎn)系統(tǒng)的優(yōu)越性。
4 、結(jié)語
本文首先建立基于粒度結(jié)構的數(shù)控機床信息資源自動化檢測方案。通過對元數(shù)據(jù)的分析建立數(shù)控機床的結(jié)構模型，剔除冗余信息并建立完整的自動化檢測系統(tǒng)。同時在此基礎上，建立硬件與控制相獨立的 PLC 自動控制系統(tǒng)。通過硬件配置 XML 的方案，將控制程序與嵌入式硬件分離，提高調(diào)用復用效率。經(jīng)實驗證明，本數(shù)控機床自動化生產(chǎn)系統(tǒng)的可行性較高，相比于兩種常用方法具有耗時少、耗能低且準確性高的特點。
摘要：傳統(tǒng)的數(shù)控機床存在自動化程度差、系統(tǒng)集成度低的問題，為了提高數(shù)控機床的信息資源自動化程度，文中設計資源元數(shù)據(jù)粒度模型，剔除了機床生產(chǎn)中的冗余信息并提高其控制效率。針對解決數(shù)控機床控制難以集成的問題，文中設計基于軟 PLC 的數(shù)控機床控制方案。通過硬件與軟件分離技術提高自動控制系統(tǒng)的可移植性，實現(xiàn)云端上位機的集中控制。為了驗證該方案的可行性，文中建立基于三軸作動器的數(shù)控機床驗證平臺，相比于兩種傳統(tǒng)方案，該方案耗時減少了50%，能耗更低，且準確性提高了 12% 以上。
關鍵詞：數(shù)控機床；自動化生產(chǎn)；系統(tǒng)設計；云制造；粒度模型；自動控制
0 引言
傳統(tǒng)數(shù)控機床在生產(chǎn)上仍較大程度地依賴于人的參與程度，主要是通過人為設定控制器與主軸裝置并驅(qū)動機床的作動器與電機來完成。而嵌入式數(shù)控機床在正常工作時，只能控制驅(qū)動裝置與主軸，不能控制液壓冷卻系統(tǒng)等輔助裝置，從而大幅降低了數(shù)控機床生產(chǎn)系統(tǒng)的自動化水平。在云制造技術蓬勃發(fā)展的背景下，通信頻帶大幅拓寬，且控制延時顯著降低。本文基于云制造技術，使用軟 PLC 設計的方法設計了一套數(shù)控車床自動生產(chǎn)方案。通過云端上位機的開發(fā)環(huán)境更改數(shù)控機床的相關配置，從而達到自動化生產(chǎn)的目的。
1 、數(shù)控機床控制結(jié)構建模
由于粒度結(jié)構具有可拓展且便于分解的特點，能夠精確地分析車床的信息資源，且準確檢測元數(shù)據(jù)的相關信息。因此，可以對車床控制系統(tǒng)建立其元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構模型，如下所述。
1.1 粒度結(jié)構建模
定義三元組（X，F(xiàn)，T）表征車床資源的元數(shù)據(jù)：元數(shù)據(jù)集合為 X；數(shù)據(jù)間映射集合為 F；歐氏空間中的元數(shù)據(jù)集合為 Y；粒度結(jié)構為 T，用于描述數(shù)據(jù)粒度間的關系。對于車床元數(shù)據(jù)粒度結(jié)構模型，分析器的元數(shù)據(jù)對象與特征信息處理步驟如下：
1）獲取數(shù)控機床的制造信息中所包含的元數(shù)據(jù)對象及其特征信息。其中，R 代表元數(shù)據(jù)對象集合；Ri為資源類型，包括產(chǎn)品、人力與管理資源；Rij代表不同類型中含有的資源對象。
2）定義數(shù)控機床的信息制造元數(shù)的特征映射體系F（R）。通過對其表征的信息資源數(shù)據(jù)對象與生產(chǎn)周期中映射關系的研究，對于主要特征的加工進行處理，從而獲取資源數(shù)據(jù)對象的主要特征。
3）定義數(shù)控機床的資源元數(shù)據(jù)特征集合{ C1,C2,…,Ck,…,Ckn}。其中，Ck 代表元數(shù)據(jù)集合 R 所對應的對象 Rij，Ckn代表元數(shù)據(jù)對象的具體特征。該數(shù)據(jù)通過生產(chǎn)過程中的各種映射關系被獲取，是元數(shù)據(jù)各項指標的集中檢測。
通過對數(shù)控機床信息資源的精準建模，采集關于數(shù)控機床的所有信息。但由于采集到的信息存在冗余重復現(xiàn)象，故依據(jù)實際情況對數(shù)控機床制造信息資源內(nèi)部信息數(shù)據(jù)進行關聯(lián)。定義 OEM：Xg→< Rg，其中，第 g粒度層元數(shù)據(jù)定義為 Rg，數(shù)控機床采集到的相關信息表示為 xR。g=1 時，R1= { R1,R2,…,Rm}。通過對于粒度模型的建立，有效篩選掉數(shù)控機床的制造信息模型并建立自動化控制模型，如下：
式中，X 為數(shù)控機床數(shù)據(jù)中的信息平均值。當采集到的數(shù)控機床數(shù)據(jù)量大于閾值 X 時，模型記錄本機采樣值；否則，輸出上一粒度層次的元數(shù)據(jù)記錄 Rg - 1。
2 、基于 PLC 的控制系統(tǒng)設計
本次設計使用軟 PLC 系統(tǒng)與硬件獨立的策略，提高了軟件設計在不同程序間的復用率，降低了系統(tǒng)集成成本。在設計時，使用成熟的通信協(xié)議建立模塊式架構與非線性控制的控制系統(tǒng)?？刂葡到y(tǒng)中使用共享交互內(nèi)存機制，在對 CNC 執(zhí)行器發(fā)送指令的周期內(nèi)，同步硬件的信息交換與中央處理單元的數(shù)據(jù)，進而達到控制系統(tǒng)全局數(shù)據(jù)更新的目的。通過對 CNC 嵌入式電路中的物理與邏輯地址序列進行依次比對，然后逐一計算出數(shù)據(jù)矩陣中輸入/輸出端口的各項配置參數(shù)。在前期開發(fā)設備時，對硬件進行確認；在云制造環(huán)境下，高速工業(yè)網(wǎng)絡選擇具有唯一 ID的模塊。PLC 輸入/輸出配置結(jié)構如圖 1 所示。
圖 1 PLC 配置結(jié)構
系統(tǒng)的運作流程如下：
1）對連接到 CNC 系統(tǒng)的所有 PLC 及周邊設備進行初始化，各設備發(fā)送包含制造商信息與產(chǎn)品型號的初始化數(shù)據(jù)至控制系統(tǒng)核心的程序啟動模塊。
2）將上述信息轉(zhuǎn)換為矩陣形式，輸入/輸出設備組由通信模塊與內(nèi)部總線組成。物理信號在輸入槽轉(zhuǎn)換為邏輯信號，邏輯信號在后續(xù)運行中進入軟件控制的共享存儲單元與數(shù)據(jù)處理器中。
3）計算硬件配置。假定任意模塊 i 的第 j 個插槽存儲器存在一個數(shù)據(jù)包，對任意第 i 個模塊所有插槽共享儲存單元數(shù)據(jù)量( S)Di的計算公式如下：
對于任意模塊 i，存儲區(qū)域的偏移量( O)Di為之前按模塊 i-1 個數(shù)據(jù)包偏移量的總和。任意字節(jié)偏移量計算公式為：
對于任意插槽 j，相對于數(shù)據(jù)模塊 i 的初始字節(jié)偏移量（0s）ij計算公式為：
計 算 式（3）與 式（4）之 和 的 初 始 字 節(jié) 總 數(shù) Nij =( OD)i +( SD）i。
4）建立插槽每個字節(jié)與插槽數(shù)據(jù)包間的邏輯地址關聯(lián)性。Ixy與 Qxy分別表示輸入變量池和輸出變量池中字節(jié) X 的第 Y 位；IBx與 QBx分別表示輸入和輸出變量區(qū)域的字節(jié)數(shù) X ( B)x。在控制程序設計方案中，對于基于模塊類型的輸入/輸出假設是合理且可執(zhí)行的。在軟 PLC編譯中可執(zhí)行代碼并不綁定至特定平臺，而是在執(zhí)行時以 XML可擴展語言的形式介入硬件間的通信協(xié)議。
3 、實驗驗證
本文基于 PLC 的機床自動生產(chǎn)平臺在嵌入式 Linux系統(tǒng)的基礎上搭建。Linux 系統(tǒng)中使用 CODESYS 開發(fā)環(huán)境，CNC 硬件主板為 OK335x S 開發(fā)板，數(shù)控機床從站為 3 組 Omron 伺服驅(qū)動器，通信總線使用 Mod Bus 協(xié)議。人機交互系統(tǒng) GUI 如圖 2 所示。在系統(tǒng) GUI 中，能夠?qū)崿F(xiàn)對配置文件的操作，右側(cè)窗口可以對三軸伺服系統(tǒng)的狀態(tài)進行實時監(jiān)控。
圖 2 CNC 系統(tǒng) GUI
系統(tǒng)硬件的控制系統(tǒng)如圖 3 所示。所用的主軸異步電機實物如圖 4 所示。
圖 3 系統(tǒng)控制結(jié)構
圖 4 主軸異步電機實物
驗證 CNC 自動控制系統(tǒng)各項性能，在云端控制器的 CNC 編輯器中建立相應的 PLC 代碼。生成代碼后，通過編譯形成伺服系統(tǒng)控制器的執(zhí)行代碼，上傳至車床PLC 系統(tǒng)運行測試，其結(jié)果如表 1 所示。
表 1 PLC 運行參數(shù)
為了對數(shù)控機床的信息資源可靠性進行檢測，分別從檢測準確性、檢測時間與能量消耗方面對本機床系統(tǒng)與常用的兩種方案進行測試，結(jié)果如表 2 所示。
表 2 自動化機床系統(tǒng)對比
表 2 中，數(shù)控機床系統(tǒng)中的能量消耗定義為：
式中：s 為制造資源個數(shù)；j 為單位制造所需的能量消耗。分析表 2 可知，本文方案在準確性上優(yōu)于 Mt Connect 方案 12%，優(yōu)于 HMM 方案 28.1%；制造用時低于兩種常用方案 50%；能量消耗上低于 Mt Connect 方案 5%，低 于HMM 方案 35.6%。因此能夠證明本數(shù)控機床自動化生產(chǎn)系統(tǒng)的優(yōu)越性。
4 、結(jié)語
本文首先建立基于粒度結(jié)構的數(shù)控機床信息資源自動化檢測方案。通過對元數(shù)據(jù)的分析建立數(shù)控機床的結(jié)構模型，剔除冗余信息并建立完整的自動化檢測系統(tǒng)。同時在此基礎上，建立硬件與控制相獨立的 PLC 自動控制系統(tǒng)。通過硬件配置 XML 的方案，將控制程序與嵌入式硬件分離，提高調(diào)用復用效率。經(jīng)實驗證明，本數(shù)控機床自動化生產(chǎn)系統(tǒng)的可行性較高，相比于兩種常用方法具有耗時少、耗能低且準確性高的特點。
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