传感器|智能主轴技术发展综述( 八 ) 算法|CNN|机械

设计的新型润滑分配器能够根据当前润滑点的温度和流量自动设置润滑给油量，在保证润滑性能的同时避免润滑油脂的浪费；文献[87
改进了机床常用的集中式润滑系统，通过温度信号反馈润滑剂的给定状态，从而动态设置润滑剂的用量，试验表明其能够减少25%的润滑剂用量。国内的自动润滑系统大多沿用国外的技术，但近年来在智能化润滑系统方面有一定的研究成果：文献[88
设计了新型自动润滑系统，其使用CAN总线技术实现主控单元和润滑系统的数据互通，提高了润滑系统的可靠性；文献[89
设计的智能控制润滑系统能够在上位机中对给定的润滑剂进行监控，同时设置下一步的润滑时间、润滑用量等参数，实现了对润滑点的高效润滑；文献[90
研发了自动多流量润滑泵，使用PLC控制多流量泵分配润滑油，实现对润滑点的精准润滑，在保证发热符合要求的同时节约了润滑油的用量。
4 结论及展望目前，智能主轴的研究已有近15年的时间，传感器、执行器、数据处理算法、人工智能技术、控制技术和维护策略等方面的发展为智能主轴提供了发展方向和便利。现有一些研究大多是对传统电主轴的改进，使其能够带有部分智能化的功能，如安装颤振监测和主动抑制模块，外置的振动传感器虽然能够获取主轴的振动状态，但鲁棒性很弱，而且额外附加的调控模块也需要复杂的控制软硬件，应用难度相对较大；另外，智能主轴的状态监测一般通过复杂的算法和人工智能模型实现，而当前主轴传感信号的数据量有限，其他领域的数据也难以共享到主轴，目前的主轴状态监测水平还处于较低水平。综上所述，智能主轴的发展有以下几个趋势：1)设计时自顶向下，设计嵌入传感器、高鲁棒性的智能主轴。智能主轴的开发应当从设计开始，通过全面的功能设计整合各部件及模块的功能，如集成刀具控制、轴承监测、润滑控制、颤振监测控制等功能；传统的传感器布局及安装无法满足智能主轴的监测需要，研究紧凑化的传感器布局或采用无线传感器等新型智能化传感器也是未来的发展目标；另外，为实现监测与控制的协调功能，集成到主轴结构中的调控模块也十分重要。 2)准确的状态监测算法以及监测系统设计。感知是智能主轴的基础，在测量振动、电流、温度等信号的基础上，通过数据处理得到主轴的准确状态是一大难点。为实时监控智能主轴，需要更快速、更准确的数据处理方法提取信号特征，实现对数据的深层挖掘，同时要注意信号之间的耦合关系，将多源信息融合技术应用于主轴状态监测中。 3)协调传感器以及各功能模块的同步工作，在主轴安装调试时要注意传感器数量增多引起的干扰，以及内置变频电动机的安装方式带来的静电干扰等影响实际使用的问题。 4)根据主轴状态及时进行工艺参数决策和调控。实时决策是在状态监测前提下的智能化行为，智能主轴在加工中会面临复杂的工况，决策系统开发时应配备快速、准确的人工智能算法，并能在加工过程中通过自学习不断改进决策模型，提高智能主轴的稳定性。 5)实现机床智能互联，融入工业大数据时代。在工业4.0模块化结构的智能工厂中，智能机床将连接成为一个共同协作的整体，同种或类似的加工环境能够为智能主轴提供海量的共享数据以及决策方案，为智能主轴决策模型的快速丰富提供了基础。另外，云计算等技术的发展能够为智能主轴提供强大的计算能力和数据存储功能，避免了本地存储的局限性以及数据交换困难等问题。对主轴不同领域的研究推动了智能主轴技术的发展，工业界日益认识到智能化的主轴是未来机床发展的必经之路。而随着智能化传感器，快速准确的数据处理算法，高效紧凑的控制器等关键技术的发展，智能主轴也将真正出现并应用，成为智能工厂的重要组成部分。