罗永洪 胡小兵

摘  要： 传统的数控机床存在自动化程度差、系统集成度低的问题，为了提高数控机床的信息资源自动化程度，文中设计资源元数据粒度模型，剔除了机床生产中的冗余信息并提高其控制效率。针对解决数控机床控制难以集成的问题，文中设计基于软PLC的数控机床控制方案。通过硬件与软件分离技术提高自动控制系统的可移植性，实现云端上位机的集中控制。为了验证该方案的可行性，文中建立基于三轴作动器的数控机床验证平台，相比于两种传统方案，该方案耗时减少了50%，能耗更低，且准确性提高了12%以上。

关键词： 数控机床; 自动化生产; 系统设计; 云制造; 粒度模型; 自动控制

中图分类号： TN876?34; TP393                   文献标识码： A                      文章编号： 1004?373X（2020）22?0181?03

Abstract： The traditional CNC machine tools have low automation and low system integration. In order to improve the degree of automation of information resources of CNC machine tools， a granular model of resource metadata is designed to eliminate the redundant information in the process of machine tool manufacturing and improve the control efficiency. A soft PLC?based CNC machine tool control scheme is designed to solve the problem of difficult integration of CNC machine tool control. The portability of the automatic control system is improved by means of the hardware and software separation technology to achieve the centralized control of the upper computer in the clouds. A three?axis actuator?based CNC machine tool verification platform is established to verify the feasibility of the scheme. The results show that， in comparison with the two traditional solutions， the time consumption of this solution is reduced by 50%， the energy consumption is lower， and the accuracy is improved by more than 12%.

Keywords： CNC machine tools; automatic production; system design; cloud manufacturing; granularity model; automatic control

0  引  言

传统数控机床[1]在生产上仍较大程度地依赖于人的参与程度，主要是通过人为设定控制器与主轴装置并驱动机床的作动器与电机来完成。而嵌入式数控机床在正常工作时，只能控制驱动装置与主轴，不能控制液压冷却系统等辅助装置，从而大幅降低了数控机床生产系统的自动化水平。

在云制造[2]技术蓬勃发展的背景下，通信频带[3]大幅拓宽，且控制延时[4]显著降低。本文基于云制造技术，使用软PLC设计的方法[5]设计了一套数控车床自动生产方案。通过云端上位机的开发环境更改数控机床的相关配置，从而达到自动化生产的目的。

1  数控机床控制结构建模

由于粒度结构[6]具有可拓展且便于分解的特点，能够精确地分析车床的信息资源，且准确检测元数据的相关信息。因此，可以对车床控制系统建立其元数据粒度结构模型，如下所述。

1.1  粒度结构建模

定义三元组（X，F，T）表征车床资源的元数据：元数据集合为X;数据间映射集合为F;欧氏空间中的元数据集合为Y;粒度结构为T，用于描述数据粒度间的关系。

对于车床元数据粒度结构模型，分析器的元数据对象与特征信息处理步骤如下：

1） 获取数控机床的制造信息中所包含的元数据对象及其特征信息[7]。其中，R代表元数据对象集合;[Ri]为资源类型，包括产品、人力与管理资源;[Rij]代表不同类型中含有的资源对象。

2） 定义数控机床的信息制造元数的特征映射体系F（R）。通过对其表征的信息资源数据对象与生产周期中映射关系的研究，对于主要特征的加工进行处理，从而获取资源数据对象的主要特征。

3） 定义数控机床的资源元数据特征集合[{C1，C2，…，Ck，…，Ckn}]。其中，[Ck]代表元数据集合R所对应的对象[Rij]，[Ckn]代表元数据对象的具体特征。该数据通过生产过程中的各种映射关系被获取，是元数据各项指标的集中检测。

建立基于元数据对象的特征组织结构，其具体步骤如下：

1） G（C）表示制造元数据的特征组织结构;[G1（1）]表示编码形式，表征元数据编码[8]的特征组合形式;[G2（2）]表示车床控制系统的特征组合形式;

2） 定义所有元数据的特征组合形式集合[{Gi（Gij）}]，根据组织结构对[Ckn]组合进行操作[9]。

1.2  数控机床资源自动检测

通过对数控机床信息资源的精准建模，采集关于数控机床的所有信息。但由于采集到的信息存在冗余重复现象，故依据实际情况对数控机床制造信息资源内部信息数据进行关联。定义OEM[10]：[Xg→

2  基于PLC的控制系统设计

本次设计使用软PLC系统与硬件独立的策略，提高了软件设计在不同程序间的复用率，降低了系统集成成本。在设计时，使用成熟的通信协议[11]建立模块式架构与非线性控制的控制系统。控制系统中使用共享交互内存机制，在对CNC执行器发送指令的周期内，同步硬件的信息交换与中央处理单元的数据，进而达到控制系统全局数据更新的目的。

通过对CNC嵌入式电路中的物理与逻辑地址序列进行依次比对，然后逐一计算出数据矩阵中输入/输出端口的各项配置参数。在前期开发设备时，对硬件进行确认;在云制造环境下，高速工业网络选择具有唯一ID的模块。PLC输入/输出配置结构如图1所示。

系统的运作流程如下：

1） 对连接到CNC系统的所有PLC及周边设备进行初始化，各设备发送包含制造商信息与产品型号的初始化数据至控制系统核心的程序启动模块[12]。

2） 将上述信息转换为矩阵形式，输入/输出设备组由通信模块与内部总线组成。物理信号在输入槽转换为逻辑信号，逻辑信号在后续运行中进入软件控制的共享存储单元与数据处理器中。

3） 计算硬件配置。假定任意模块i的第j个插槽存储器存在一个数据包[13]，对任意第i个模块所有插槽共享储存单元数据量[SDi]的計算公式如下：

4） 建立插槽每个字节与插槽数据包间的逻辑地址关联性。[Ixy]与[Qxy]分别表示输入变量池和输出变量池中字节X的第Y位;[IBx]与[QBx]分别表示输入和输出变量区域的字节数[XBx]。在控制程序设计方案中，对于基于模块类型的输入/输出假设是合理且可执行的。在软PLC编译中可执行代码并不绑定至特定平台，而是在执行时以XML可扩展语言的形式介入硬件间的通信协议。

3  实验验证

本文基于PLC的机床自动生产平台在嵌入式Linux系统的基础上搭建。Linux系统中使用CODESYS开发环境，CNC硬件主板为OK335xS开发板，数控机床从站为3组Omron伺服驱动器，通信总线使用ModBus协议。人机交互系统GUI如图2所示。在系统GUI中，能够实现对配置文件的操作，右侧窗口可以对三轴伺服系统的状态进行实时监控。

4  结  语

本文首先建立基于粒度结构的数控机床信息资源自动化检测方案。通过对元数据的分析建立数控机床的结构模型，剔除冗余信息并建立完整的自动化检测系统。同时在此基础上，建立硬件与控制相独立的PLC自动控制系统。通过硬件配置XML的方案，将控制程序与嵌入式硬件分离，提高调用复用效率。经实验证明，本数控机床自动化生产系统的可行性较高，相比于两种常用方法具有耗时少、耗能低且准确性高的特点。

参考文献

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[13] 苏长杰.计算机硬件测试系统的设计与实现[D].北京：华北电力大学，2013.