五.人工智能与 I M T、 I M S
人工智能的研究, 一开始就未能摆脱制造机器生物的思想, 即 “机器智能化” 。这种以 “自主” 系统为目标的研究路线, 严重地阻碍了人工智能研究的进展。许多学者已意识到这一点, Feigenbaum、N ew ell、 钱学森从计算机角度出发, 提出了人与计算机相结合的智能系统概念。 目前国外对多媒体及虚拟技术研究进行大量投资, 以及日本第五代智能 计算机研制计划的搁浅等事例, 就是智能系统研究目标有所改变的明证。
人工智能技术在机械制造领域中的应用涉及市场分析、 产品设计、 生产规划、 过程控制、 质量管理、 材料处理、 设备维护等诸方面。 结果是开发出了种类繁多的面向特定领域的独立的专家系统、 基于知识的系统或智能辅助系统, 形成一系列的 “智能化孤岛” 。随着研究与应用的深入, 人们逐渐认识到, 未来的制造自动化应是高度集成化与智能化的 人—机系统的有机融合, 制造自动化程度的进一步提高要依赖于整个制造系统的自组织能力。 如何提高这些 “孤岛” 的应用范围和在实际制造环境中处理问题的能力, 成为人们的研究焦点。 在80 年代末和90 年代初, 一种通过集成制造自动化、 新一代人工智能、 计算机等科学技术而发展起来的新型制造工程—— I M T 和新——代制造系统—— I M S 便脱颖而出。
人工智能在制造领域中的应用与 I M T 和I M S 的一个重要区别在于, I M S 和 I M T 首次以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标, 而不再仅起 “辅助和支持” 作用, 在一定范围还需要能独立地适应周围环境, 开展工作。
六.I M S 和C I M S
C I M S 发展的道路不是一帆风顺的。今天,C I M S 的发展遇到了不可逾越的障碍, 可能是刚开始时就对C I M S 提出了过高的要求, 也可能是C I M S 本身就存在某种与生俱来的缺陷, 今天的C I M S 在国际上已不像几年前那样受到极大的关注与广泛地研究。从C I M S 的发展来看, 众多研究者把重点放在计算机集成上, 从科学技术的现状看, 要完成这样一个集成系统是很困难的。
C I M S 作为一种连接生产线中的单个自动化子系统的策略, 是一种提高制造效率的技术。它的技术基础具有集中式结构的递阶信息网络。 尽管在这个递阶体系中有多个执行层次, 但主要控制设施仍然是中心计算机。C I M S 存在的一个主要问题是用于异种环境必须互连时的复杂性。 在C I M S 概念下, 手工操作要与高度自动化或半自动化操作集成起来
是非常困难和昂贵的。在C I M S 深入发展和推广应用的今天, 人们已经逐渐认识到, 要想让C I M S 真正发挥效益和大面积推广应用, 有两大问题需要解决: ①人在系统中的作用和地位; ②在不作很大投资对现有设施进行技术改造的情况下亦能应用C I M S。现有的C I M S概念是解决不了这两个难题的。今天, 人力和自动化是一对技术矛盾, 不能集成在一起, 所能做的选择, 或是昂贵的全自动化生产线, 或是手工操作, 而缺乏的是人力和制造设备之间的相容性,人机工程只是一个方面的考虑, 更重要的相容性考虑要体现在竞争、 技能和决策能力上。人在制造中的作用需要被重新定义和加以重视。
事实上, 在70 年代末和80 年代初, 人们已开始认识到人的因素在现代工业生产中的作用。 英国出版公司( IFS) 于 1984 年就首次发起了第一届“制造中人的因素” 研讨会, 目的在于提高人们对制造环境中人的因素及其所起作用的认识。事实证明, 人是 I M S 中制造智能的重要来源。值得指出的是, C I M S 和 I M S 都是面向制造过程自动化的系统, 两者密切相关但又有区别。
C I M S 强调的是企业内部物料流的集成和信息流的集成; 而 I M S 强调的则是更大范围内的整个制造过程的自组织能力。从某种意义上讲, 后者难度更大, 但比C I M S 更实用、 更实际。C I M S 中的众多研究内容是 I M S 的发展基础, 而 I M S 也将对C I M S 提出更高的要求。集成是智能的基础, 而智能也将反过来推动更高水平的集成。I M T 和 I M S 的研究成果将不只是面向21 世纪的制造业, 不只是促进C I M S 达到高度集成, 而且对于FM S、 M S、CNC 以至一般的工业过程自动化或精密生产环境而言, 均有潜在的应用价值。有识之士对人工智能技术、计算机科学和C I M S 技术进行了全面的反思。他们在认识机器智能化的局限性的基础上, 特别强调人在系统中的重要性。如何发挥人在系统中的作用, 建立一种新型的人—机的协同关系, 从而产生高效、 高性能的生产系统, 这是当前众多学者都会提出的问题, 也正是C I M S 所忽视的关键因素, 这一因素导致了C I M S 发展中不可逾越的障碍。值得一提的是有的学者特别强调 “人件(Humanw are)” 在系统中的重要性, 提出C I M S 的开放结构体系思想。最引人注目的是欧共体的ESPR IT 计划中单独列出的一个研究子项, 即 “以人为中心的C I M S” 。甚至有人索性称以人为中心的 C I M S 为 H I M S (HumanIn tegrated M anufactu r ing System ) , 指出集成制造系统首先是 “人的集成” 。耐人寻味的是, 目前研究的 “精良生产” 与 “敏捷制造” 等新型制造系统的主要出发点也是强调 “人” 的作用, 即 “以人为
七．智能制造系统研究成果及存在问题
目前对分布式制造系统的研究虽然还处于初期阶段 ,但已在不同层次、 不同侧面上取得了大量令人振奋的基础理论研究成果和应用成果 ,如制造 Agent的个体目标机制(如奖惩机制、 市场机制、 目标函数等)等。这些研究成果奠定了MAS在制造控制中应用的基础。但是 ,由于制造 Agent 在信息、 知识和控制上的完全分布 ,每个 Agent 对环境、 对整个问题求解活动及其他Agent 的意图只有部分的、 不完全的知识 ,并且拥有的知识可能互相不一致 ,各个 Agent只能根据不完备的知识与不完整、 不同步的信息做出局部决策。又由于整个系统缺乏类似中央控制的机制 ,因而整个系统的控制和决策往往不能达到最优效果 ,而且不可避免地存在大量难以解决的决策冲突(C onflict)和死锁(Deadlock)。因此 ,对分布式自治制造系统中异构 Agent 间的相互合作以及全局协调机制的研究 ,是分布式自治制造系统最重要 ,也是最基本的问题 ,更是其走向实用所亟待解决的核心问题。协调是指一组 Agent 完成一些集体活动时相互作用的性质。在分布式制造系统中 ,全局协调和优化是一个在多目标动态约束下 ,各类活动和资源的最佳组合和排序的动态求取过程 ,它可以描述为两个子问题 ,即局部调度决策和全局资源协调。由于 “组合爆炸” 现象的存在 ,当前采用的普遍方法是谈判和投标(Neg otiation and Bidding)。谈判被定义为:在开放的、 动态的制造控制环境下 ,拥有任务订单的 Agent(协调者) ,及欲参与任务执行的 Agent (投标者)之间传递各自的资源、 愿望和能力信息 ,反复进行协商 ,直到其中一个Agent 或一组Agent 被选出组成执行该任务的队列的过程。在这个过程中出现的冲突和死锁或者由协调者来解决 ,或者由冲突中的 Agent 自行解决。为了加快谈判过程 ,许多研究工作致力于改进谈判策略和开发支持协商的协议和语言 ,目前已提出了诸如一步谈判、 多步谈判、 合同网等多种谈判策略和协议。分析这种谈判过程 ,可以看出:
(1) 在当前所采用的模型中 ,谈判是基于对谈判者的知识与能力、 讨价还价过程、 收益计算 ,以及子系统的影响(或能力)的平衡的显式表达 ,以可计算的迭代模型模拟社会或生物界的组织形式和进化过程的协调和协作方法;
(2)各个Agent 总是将其他Agent 的局部调度作为其预测信息 ,以计算其自己的局部调度决策。依次地 ,又将决策结果传递给其他 Agent。宏观上看 ,这是一个串行过程。当一个Agent 产生的结果不可接受时 ,又需要进行反复通信和迭代。因而 ,各个 Agent 的内部可以看作是一个局部闭环反馈控制系统 ,而冲突则是其外部扰动;
(3) 全局协调的目标是要完全消解冲突 ,因而各 Agent 总是要利用最新的信息来处理冲突。因此 ,谈判实际上是一种外部合作机制。这种方法在一定程度上解决了开放环境中的 Agent 协调和协作的组合优化问题 ,但是该方法的一个固有缺陷是它只是对社会市场或生
物界的组织形式和进化过程的直觉模仿[1 ],尚缺乏对其基本原理、 机制和限制条件的深刻认识和理论上的证明 ,例如 ,在什么条件下谈判的过程是收敛的、 稳定的。如何得到期望的结构或功能等。尤其当系统规模较大 ,而且 Agent 处于信息连续变化的高度紊乱的环境中 (如由于市场的快速变化 ,经常会有一些短期的、 紧急的订单需要及时处理)时 ,有可能引起冲突的传播(即任何两个实体间冲突的解决会触发其他冲突的出现) 。这种特性类似于自催化过程 ,各个制造Agent 间正向 - 反向交换局部解答的动态迭代过程使得全局问题求解的复杂性成倍增长 ,有可能达到不可控制的程度。甚至出现混沌,其后果带来了大量的通信和控制的不确定性 ,造成系统异步(即通信的延迟没有上界) ,并由此导致各制造 Agent 常常处于等待 ,或开环运行状态。特别是 ,由于信息的不精确和延迟 ,各个 Agent可能总是跟不上环境信息的变化。因此 ,这种将全局问题简化为局部控制与调度而带来的系统建模的简单性往往被解决冲突、 协调和为了维护全局优化的一致性而进行的大量信息交互问题所抵消。
八．智能化技术发展趋势
1.性能发展方向
(1)高速高精高效化 速度、精度和效率是机械制造技术的关键性能指标。由于采用了高速CPU芯片、RISC芯片、多CPU控制系统以及带高分辨率绝对式检测元件的交流数字伺服系统，同时采取了改善机床动态、静态特性等有效措施，机床的高速高精高效化已大大提高。
(2)柔性化 包含两方面：数控系统本身的柔性，数控系统采用模块化设计，功能覆盖面大，可裁剪性强，便于满足不同用户的需求；群控系统的柔性，同一群控系统能依据不同生产流程的要求，使物料流和信息流自动进行动态调整，从而最大限度地发挥群控系统的效能。
(3)工艺复合性和多轴化 以减少工序、辅助时间为主要目的的复合加工，正朝着多轴、多系列控制功能方向发展。数控机床的工艺复合化是指工件在一台机床上一次装夹后，通过自动换刀、旋转主轴头或转台等各种措施，完成多工序、多表面的复合加工。数控技术轴，西门子880系统控制轴数可达24轴。
(4)实时智能化 早期的实时系统通常针对相对简单的理想环境，其作用是如何调度任务，以确保任务在规定期限内完成。而人工智能则试图用计算模型实现人类的各种智能行为。科学技术发展到今天，实时系统和人工智能相互结合，人工智能正向着具有实时响应的、更现实的领域发展，而实时系统也朝着具有智能行为的、更加复杂的应用发展，由此产生了实时智能控制这一新的领域 2、功能发展方向
(1)用户界面图形化 用户界面是数控系统与使用者之间的对话接口。由于不同用户对界面的要求不同，因而开发用户界面的工作量极大，用户界面成为计算机软件研制中最困难的部分之一。当前INTERNET、虚拟现实、科学计算可视化及多媒体等技术也对用户界面提出了更高要求。图形用户界面极大地方便了非专业用户的使用，人们可以通过窗口和菜单进行操作，便于蓝图编程和快速编程、三维彩色立体动态图形显示、图形模拟、图形动态跟踪和仿真、不同方向的视图和局部显示比例缩放功能的实现。
(2)科学计算可视化 科学计算可视化可用于高效处理数据和解释数据，使信息交流不再局限于用文字和语言表达，而可以直接使用图形、图像、动画等可视信息。可视化技术与虚拟环境技术相结合，进一步拓宽了应用领域，如无图纸设计、虚拟样机技术等，这对缩短产品设计周期、提高产品质量、降低产品成本具有重要意义。在数控技术领域，可视化技术可用于CAD/CAM，如自动编程设计、参数自动设定、刀具补偿和刀具管理数据的动态处理和显示以及加工过程的可视化仿真演示等。
(3)插补和补偿方式多样化 多种插补方式如直线插补、圆弧插补、圆柱插补、空间椭圆曲面插补、螺纹插补、极坐标插补、2D+2螺旋插补、NANO插补、NURBS插补(非均匀有理B样条插补)、样条插补(A、B、C样条)、多项式插补等。多种补偿功能如间隙补偿、垂直度补偿、象限误差补偿、螺距和测量系统误差补偿、与速度相关的前馈补偿、温度补偿、带平滑接近和退出以及相反点计算的刀具半径补偿等。
(4)内装高性能PLC 数控系统内装高性能PLC控制模块，可直接用梯形图或高级语言编程，具有直观的在线调试和在线帮助功能。编程工具中包含用于车床铣床的标准PLC用户程序实例，用户可在标准PLC用户程序基础上进行编辑修改，从而方便地建立自己的应用程序。
(5)多媒体技术应用 多媒体技术集计算机、声像和通信技术于一体，使计算机具有综合处理声音、文字、图像和视频信息的能力。在数控技术领域，应用多媒体技术可以做到信息处理综合化、智能化，在实时监控系统和生产现场设备的故障诊断、生产过程参数监测等方面有着重大的应用价值。 3、体系结构的发展
(1)集成化 采用高度集成化CPU、RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPLD、CPLD以及专用集成电路ASIC芯片，可提高数控系统的集成度和软硬件运行速度。应用FPD平板显示技术，可提高显示器性能。平板显示器具有科技含量高、重量轻、体积小、功耗低、便于携带等优点，可实现超大尺寸显示，成为和CRT抗衡的新兴显示技术，是21世纪显示技术的主流。应用先进封装和互连技术，将半导体和表面安装技术融为一体。通过提高集成电路密度、减少互连长度和数量来降低产品价格，改进性能，减小组件尺寸，提高系统的可靠性。
(2)模块化 硬件模块化易于实现数控系统的集成化和标准化。根据不同的功能需求，将基本模块，如CPU、存储器、位置伺服、PLC、输入输出接口、通讯等模块，作成标准的系列化产品，通过积木方式进行功能裁剪和模块数量的增减，构成不同档次的数控系统。 (3)网络化 机床联网可进行远程控制和无人化操作。通过机床联网，可在任何一台机床上对其它机床进行编程、设定、操作、运行，不同机床的画面可同时显示在每一台机床的屏幕上。
(4)通用型开放式闭环控制模式 采用通用计算机组成总线式、模块化、开放式、嵌入式体系结构，便于裁剪、扩展和升级，可组成不同档次、不同类型、不同集成程度的数控系统。闭环控制模式是针对传统的数控系统仅有的专用型单机封闭式开环控制模式提出的。由于制造过程是一个具有多变量控制和加工工艺综合作用的复杂过程，包含诸如加工尺寸、形状、振动、噪声、温度和热变形等各种变化因素，因此，要实现加工过程的多目标优化，必须采用多变量的闭环控制，在实时加工过程中动态调整加工过程变量。加工过程中采用开放式通用型实时动态全闭环控制模式，易于将计算机实时智能技术、网络技术、多媒体技术、CAD/CAM、伺服控制、自适应控制、动态数据管理及动态刀具补偿、动态仿真等高新技术融于一体，构成严密的制造过程闭环控制体系，从而实现集成化、智能化、网络化。