优质 高效 绿色 低耗——访北京航空航天大学机械工程及自动化学院刘强教授

本刊记者/Reporter 汪 艺/WANG Yi

刘强：男，1963年生，工学博士，北京航空航天大学机械工程及自动化学院教授、博士生导师、北京市高效绿色数控加工工艺及装备工程技术研究中心学术带头人。兼任国家“863计划”先进制造技术领域主题专家、“数控一代”应用示范工程总体组专家、中国机械工程学会机械工业自动化分会主任委员、全国智能制造发展联盟学术委员会副主任等。主要研究方向为数控加工过程仿真及优化、智能数控与运动控制技术。主持NSFC重大项目课题和面上课题、04重大科技专项等各类重要科研计划课题30余项，带领创新团队实施“千台数控机床增效工程”并提供全面技术支持，获省部级科技进步奖3项、中国仪器仪表发明奖/全国发明展览会金奖各1项，发表学术论文100余篇，获批专利和软件著作权30余项。还曾获北京市优秀教师、北京市优秀青年骨干教师、美国UTC容闳科技教育奖、北航“十佳教师”等。

数控系统可以说是数控机床中最关键的功能部件之一，而测量技术对数控系统功能的发挥起着至关重要的作用。目前数控切削加工、数控系统及测量技术的发展状况如何，为此本刊记者采访了数控切削加工领域著名专家北京航空航天大学机械工程及自动化学院刘强教授。

数控切削过程仿真优化和智能控制

刘教授已经在数控加工领域耕耘了20多年，总的说来工作主要涉及两个方面：数控加工过程动力学的仿真及优化、智能数控及高性能运动控制技术。

刘教授上世纪80年代在北航攻读硕士研究生期间，就开始从事机床计算机控制、加工过程的监控等方面的研究；90年代，刘教授作为访问学者和联合培养博士生在The University of British Columbia的制造自动化实验室(MAL)，师从知名学者Prof.Y.Altintas和郇极教授，开展了数控加工过程的智能控制系统方面的研究工作，涉及开放式的智能控制系统、数控加工过程自适应控制和刀具磨损预报监测等；90年代末期回国时，适逢数控加工快速增加、高速加工进行中国，尤其在航空航天领域大范围应用。大量数控机床的引进为解决精密复杂零件的加工提供了物质基础，但是由于多种原因整个行业存在加工效率和加工质量不高的问题。举一个当时典型的例子，在类似的机床刀具硬件设备情况下，某个航空结构件国外3天完成，而国内企业转包生产需用15天才能完成加工，且完工后还存在上百处各种缺陷。这种现象使得企业迫切需要从原来重视“技术改造”进一步发展“改造技术”，改变以前凭经验进行编程和参数选择，这就要求从基本原理、技术方法、软硬件工具和基础数据方面进行创新和突破。刘教授带领研究团队在数控铣削加工过程力学/动力学建模、切削过程物理仿真和参数优化方面研究工作的基础上，根据加工的实际要求和基于对“机床-刀具-工件”工艺系统特性的测试辨识，进而对切削加工过程力、振动、变形等物理量进行仿真，从而优化切削过程主轴转速、进给速度、切削深度等切削参数，并通过仿真预知实际加工中切削力、切削功率、振动及加工表面形貌等情况。新的基于切削过程动力学的仿真优化方法应用到企业的数控加工中，效果十分显著，原来15天的结构件数控加工缩短到5天就能完成，而且质量很好。

刘教授的团队紧密结合国内制造企业数控加工技术的新发展和新需求，将理论研究与工程实践相结合，自主研究开发了“X-Cut”、“e-Cutting”系列数控切削过程力学、动力学仿真优化系统，为原国防科工委组织实施的“千台数控机床增效工程”提供了数控加工过程仿真优化的技术方法和应用工具，软硬件兼备，并先后两期已在100多家企业推广应用，取得了显著的提质增效成果，成为“产、学、研”合作进行先进技术推广应用的1个成功范例。使得一线的数控加工从各个层面对数控机床增效的理念有了新的认识，技术手段上升到一个新的台阶，从以经验为主转变到以计算机仿真优化、定量分析和优化的新的途径上，效果非常好。在此基础上，团队进一步以增效过程中获得的宝贵数据为基础，建立了数控切削加工工艺数据库，目前数据库已经有涉及机床、刀具、工件材料、冷却液、切削参数、典型零件工艺等方面的有效数据，数据量已达近10万组。区别于以前经典的切削工艺数据库，除了切削参数普通的查询方式外，该数据库还可以机床、刀具、工件材料作为组合，有针对性地选择切削参数，并在其中嵌入了仿真优化的工具，这样使得数据库的使用者针对自己的对象进一步仿真优化，获得更好的加工参数和工艺。

刘教授的另一个研究方向是智能数控及高性能运动控制技术的研究开发。最早从运动控制本身入手，当时面对的是电子封装机械上一种高速度、高加速度、高精度的直线电动机驱动工作台，要求进给速度达到48 m/min，加速度从6g提升到10～12g，定位精度达到1 μm。经过研究探索，刘教授提出了一种称为“宽频多模态运动耦合建模”的方法，通过建模辨识、仿真分析，实现了该工作台总共70多个设计参数对系统频率特性影响的参数化定量分析，从而可以用来指导工作台的优化设计和控制。刘教授的团队从2003年开始与国外企业合作做这个项目，后来在此方向上又获得“十五”期间国家自然科学基金重大项目“先进电子制造中的关键科学技术问题”的支持，经过持续的研究和努力，形成的样机和仿真分析系统最终使得合作企业大幅度提高了运动控制系统的性能，超过了预期目标，并基于参数化仿真分析，提出了与数控机床“重心驱动”等异曲同工的一系列高性能运动系统的设计控制方法。近几年，刘教授又进一步深化高性能运动控制和智能数控方向的研究工作，2013年又主持了国家自然科学基金重大项目课题“基于流线场模型驱动的复杂曲面直接插补和空间刀补算法与控制”，他与项目中的数学学科研究团队密切合作，研究面向叶片、螺旋桨等一类复杂曲面直接插补数控的新原理和新方法，目前已经取得阶段性研究成果。

数控系统和测量技术

在谈及数控机床、数控系统和测量技术的关系时，刘教授介绍到，形象地说，数控机床是执行各种运动的“手臂”，数控系统是控制整台机床的“大脑”，测量则是数控机床和加工过程的“眼睛”，它是机床运动控制和加工质量保证的重要手段，主要体现在4个方面。

（1）数控机床运动控制中的位置、速度等的测量反馈。数控机床的各个运动坐标控制，目前主要以光栅尺或编码器作为测量元件，应用广泛，技术成熟，其发展趋势是更高分辨率、低成本、高可靠性。

（2）零件装夹在机测量及自适应加工。采用机床自带的探针式测头或激光测头，可以对零件装夹位置和工件坐标进行测量和计算，在此基础上，发展了自适应加工技术，即通过在位测量快速获取实际装夹条件下的工件坐标，自动送入数控系统，处理后即按工件坐标自动调整修改数控程序中的坐标偏移量，从而节省零件在机床上的安装找正时间，此外，通过在机测量计算还可实现加工余量的自动分配，保证零件的可加工性。这项技术对于大型结构件和少余量毛坯(如3D打印的毛坯)，可以有效减少加工辅助时间，提高综合加工效率。

（3）加工过程中零件原位测量。采用激光扫描、光学照像等非接触式的快速测量方法，对数控加工过程中或加工完成后的零件，实现零件在机床原位上的在机测量，并通过快速重构获得零件当前状态下的三维实体模型，进一步与设计模型或工艺模型比对，分析加工误差或变形，并将处理后的误差数据用于加工过程的偏移补偿。数控加工过程零件原位测量技术已开始走向实用，将有效保证加工质量和效率。

（4）机床工作状态多物理量的测量。对机床加工过程中振动、温度、切削力以及电机电流、功率等物理量采用相应的传感器和信号处理系统进行测量、采集及处理，其目的是对机床工作状态及加工过程情况进行监控，并对机床故障进行诊断、判别和报警。随着传感器和信号处理技术的发展，对数控机床及加工过程进行多传感器测量和融合，已成为数控机床和数控加工过程智能化的重要方向。

现状和未来

制造业要适应未来经济发展的需求，国内外都从战略高度提出了目标计划，美国制订了大规模制造业重振计划，先后出台了《先进制造伙伴计划》、《国家制造创新网络：初步设计》将促进先进制造业发展提高到了国家战略层面；德国提出的工业4.0，作为政府《高技术战略2020》十大未来项目之一，以推动德国工业生产制造向智能化和网络化方向升级。我国制订了《中国制造2025》，致力于制造业的转型升级，打造中国制造升级版，实现“制造强国”的发展战略。国内外这些形势发展，给制造业带来了新的机遇和挑战。

在谈及数控切削加工领域的现状和未来时，刘教授开宗明义地说，优质、高效、低成本、绿色是制造领域一直追求的目标，只是在不同发展时期赋予不同的具体内涵。在当前行业发展的形势下，智能制造是一个主要的发展方向，同时3D打印、机器人技术和工业互联网/物联网等技术可能带来给制造业带来新的变革。

具体到数控技术，刘教授认为数控机床将从当前的高性能数控向智能数控发展，智能数控技术将是下一代数控技术的发展方向，并将其总结为“四化”——多功能化、集成化、聪明化、绿色化。多功能化具体体现在数控机床及其控制系统的功能进一步丰富，如多轴联动、曲面直接插补、三维空间刀补、多种工艺过程的控制(如复合加工、增材制造）；集成化主要体现在CAD/CAM/CMM、STEP-NC、设计工艺数据模型一体化、新型数字化伺服总线、运动轴和加工过程先进控制、工业互联网/物联网、工艺仿真/工艺数据库等技术将在单台机床/加工单元/生产线上进行集成；聪明化则表现为数控机床的智能化程度越来越高，工件/刀具自动识别、加工状态自动检测、自适应控制、几何/温度自动补偿、实时图像监测、在机原位快速测量、远程监控、加工过程几何/物理仿真、虚拟加工等；绿色化将使数控机床向轻量化结构、运行过程优化/能效管理、绿色切削、模块化可重构等方向发展。

刘教授和他的研究团队结合行业实际，不断推动数控机床和数控加工领域的应用基础研究和工程化应用技术的发展，适应我国制造业行业由大到强转型升级的发展趋势，相信他们在今后的工作中会继续攻坚克难，为我国制造业发展做出自己最大的贡献。