Качество компьютеризированных интегрированных производств - КИП (Computer Integrated Manufacturing - CIM) и, в первую очередь, их важнейшие свойства - точность и надежность необходимо обеспечивать на всех этапах жизненного цикла: проектирования, изготовления, функционирования. На первом этапе качественные показатели достигаются выбором конструкторско-технологических решений. На втором этапе определяющим является строгое соблюдение технологических и метрологических норм. Обеспечение качества в процессе функционирования КИП требует текущего мониторинга технологических процессов в реальном масштабе времени. Эти и другие разнообразные функции в КИП выполняет система обеспечения качества (Computer Aided Quality - CAQ).

Система CAQ, встраиваемая в КИП, как одна из его подсистем, должна обладать структурной, программной, метрологической и конструктивной совместимостью со всеми другими подсистемами: CAD, CAP, CAM, PPS и др. Более того, операции, связанные с оценкой качества тех или иных подсистем КИП, должны осуществляться в CAQ. Однако, в отличие от других подсистем КИП, построение и, в перспективе, оптимальный синтез CAQ связан с решением самостоятельной проблемы - информационно-измерительной.

Известно, что любая технология реализуется в результате сложного взаимодействия трех основных продуктообразующих потоков: материального, энергетического и информационного (рис. 1).

Подготовка материального потока, используемого в конкретном технологическом процессе, есть предмет технологии, являющейся заготовительной по отношению к рассматриваемой. Например, процессы обработки материалов резанием являются заготовительными для процесса сборки машины, процессы обработки материалов давлением или литейные процессы - заготовительными для процессов резания и т.д. Иерархия процессов формирования материального потока и связанных с этим процессом преобразования материала из одного вида в другой, передачи материала из одного места в другое (транспорт материала), поиска и хранения материала (складирование) составляют предмет технологии машиностроения [1].

Процессы формирования энергетического потока, используемого в машиностроении, обычно выносят за рамки технологии. Эти процессы, связанные с источниками и преобразованием энергии, передачей ее на большие расстояния, поиском и аккумуляцией энергии в рамках единой энергетической сети, традиционно изучают в комплексе электротехнических дисциплин.

Рассмотрим более подробно третий продуктообразующий поток - информационный. Действительно, протекание любого технологического процесса - есть определенное алгоритмически заданное изменение параметров процесса во времени и/или пространстве, т.е. изменение состояния технологической системы. Следовательно, любой технологический процесс должен сопровождаться информацией о последовательности изменений состояния процесса во времени и/или пространстве (режимов обработки, размерной наладки и т.д.). Такая программа, называемая технологической управляющей, должна присутствовать в каждом процессе. Технологическая программа дополняется программой манипуляционных операций с режущим инструментом, деталями и другими объектами процесса. Эта манипуляционная программа объединяется с технологической в рамках единой системы управления.

Таким образом, содержанием части информационного потока в технологическом процессе - есть управление, т.е. организация целесообразных воздействий на процесс с целью достижения заданных показателей его качества. С информационной точки зрения управление является одной из сторон технологического процесса. Технически управление можно осуществлять по-разному: вручную (оператор - механические движители), полуавтоматически (оператор-машина), автоматически (без участия оператора). В последнем случае используются системы ЧПУ типа NC или CNC, в которых интегрируются технологическая и манипуляционная программы, причем последняя управляет специализированным манипуляционным автоматом - роботом. Формирование оптимальных законов управления, синтез структур и систем, их реализующих, составляет содержание большого комплекса научных дисциплин, объединяемых современной кибернетикой [2].

Однако, обеспечение качества технологического процесса и изделия, создаваемого в нем, немыслимо без знания различных показателей состояния процесса и/или изделия. Поэтому информационный поток, связанный с управлением, необходимо дополнить еще одним потоком, который должен нести информацию о текущем состоянии самого технологического процесса и создаваемого изделия, а также, в общем случае, - о состоянии материального потока (например, входной контроль), энергетического потока, системы управления, в частности, о ходе исполнения технологической и манипуляционной программ и т.д.

Таким образом, в каждом технологическом процессе должна участвовать еще одна информационная система - наблюдатель. Функции этой системы кардинально отличны от системы управления. Наблюдатель должен осуществлять сбор информации о показателях, характеризующих состояние технологического процесса и создаваемого в нем изделия, а также всех остальных потоков, участвующих в этом процессе. В результате оценки этой информации наблюдатель строит достоверную и достаточно полную модель состояния наблюдаемой технологической системы. На основании оценки полученной модели состояния и сравнения ее оценок с желаемыми значениями наблюдатель формирует решение об управлении, т.е. о воздействии на технологический процесс с целью достижения заданного качества процесса и создаваемого в нем изделия. Естественно, такое управление должно быть оптимальным.

Таким образом, с информационной точки зрения любой технологический процесс имеет не одну, а две стороны[3]: управления и наблюдения1. Цель наблюдения - обеспечение качества технологического процесса и создаваемого изделия посредством сбора информации о состоянии технологического процесса и участвующих в нем потоков, оценки этой информации, построения модели состояния наблюдаемого процесса и принятия решения на оптимальное управление этим процессом. Следовательно, между правой и левой сторонами технологического процесса (рис. 1) всегда существует обмен информацией. Управление и наблюдение - есть две стороны общего информационного потока в технологическом процессе.

Технически наблюдатель также может быть осуществлен в различном исполнении: человеко-приборном (оператор с ручным использованием измерительных приборов и мер), человеко-машинном (оператор с автоматизированными приборами) и машинном (автоматический наблюдатель). Машинную реализацию наблюдателя целесообразно назвать измерительной информационной системой (ИИС).

Чем сложнее технологический процесс и выше требования к его качеству, тем более развитый наблюдатель должен использоваться в системе. Постоянный обмен информацией между системами управления и наблюдения, необходимый при осуществлении любого технологического процесса, делает, на наш взгляд, ненужным традиционное деление средств измерения и контроля на пассивные и активные. Очевидно, любая измерительная информация участвует в формировании модели состояния и, следовательно, в выработке решения на управление. Поэтому независимо от того, разнесены ли моменты получения измерительной информации и соответствующего управления во времени и/или пространстве, любая измерительная информация активна.

Предложенная концепция наблюдения технологического процесса позволяет систематизировать проблемы математического моделирования в этой области [5]. Очевидно, что математическое моделирование должно способствовать построению наблюдателя, оптимальным образом "надеваемого" на конкретную технологическую систему (станок, станочный модуль, компьютеризированные интегрированные участки, цеха, производства и т.д.) и обеспечивающего при минимальной стоимости заданное качество процессов и изделий.

В свою очередь, построение оптимального наблюдателя технологических процессов в машиностроении требует разработки, как минимум, нескольких проблем моделирования:

  1. создание достоверных моделей состояния конкретных технологических процессов и производств, полнота которых достаточна для обеспечения заданного качества;
  2. разработка стратегии наблюдения за параметрами технологического процесса и участвующих в нем потоков, достаточной для требуемой полноты моделей состояния;
  3. разработка стратегии оценивания наблюдаемых параметров;
  4. разработка стратегии выработки решения на оптимальное управление технологическим процессом.

Первая проблема связана с моделированием конкретных технологических процессов и разработкой на этой основе моделей, определяющих требуемое качество. Вторая проблема содержит множество задач оптимизации структуры наблюдателя в соответствии с принятыми критериями качества (стоимостными, временными, точностными, надежности и т.п.). Две последние проблемы базируются на вероятностно-статистической оценке параметров, проверке гипотез и принятии решений. В зависимости от характера технологических процессов и требуемого качества осуществляется выборочная оценка наблюдаемых параметров или строится система статистического контроля качества (Statistical Process Control - SPC) с использованием современных методов, включая адаптивную робастную статистику [6].

Проблема анализа и синтеза ИИС, осуществляющей функции оптимального наблюдателя сложной технологической системы, в значительной мере определяется содержанием процедур, связанных с информацией.

В настоящее время достаточно четко определились контуры комплекса научных дисциплин, объединяемых понятием "информатика". Информатику можно рассматривать как науку об общих законах информации, из которых можно выделить следующие направления: 1) переработка или преобразование информации (вычислительные системы), 2) передача информации (связь), 3) поиск и хранение информации (информационно-поисковые системы). Для построения наблюдателей наиболее важное значение имеет еще одно, четвертое, направление информатики, содержанием которого является извлечение информации из результатов наблюдений. Учитывая, что базовой процедурой этого направления является измерение физических величин, имеет смысл определить его как измерительная информатика (ИИ) [5].

В технологическом процессе реализуются различные процедуры ИИ, каждая из которых имеет свое алгоритмическое содержание. Ограничимся перечислением основных процедур ИИ:

1. Измерение - "совокупность операций по применению технического средства, хранящего единицу физической величины, заключающаяся в сравнении (в явном и неявном виде) измеряемой величины с ее единицей с целью получения значения этой величины (или информацией о ней) в форме, наиболее удобной для использования" [4].

2. Контроль - совокупность операций, устанавливающая соответствие между состоянием (свойством) объекта и заданной нормой, определяющей различные области его состояния.

3. Диагностика - совокупность операций, локализующая причину отклонения объекта от нормального функционирования (функциональная диагностика) или отклонения параметров объекта от заданной нормы (параметрическая диагностика).

4. Обнаружение событий - простых и сложных, являющихся логическими, вероятностными или другими функциями простых событий, а также в шуме или на фоне других событий (многоальтернативное обнаружение).

5. Идентификация - совокупность операций, устанавливающих степень идентичности структуры, характеристик или параметров объекта его математической модели.

6. Распознавание образов - совокупность операций по классификации объектов на основе установленного словаря признаков и алфавита классов.

Все перечисленные процедуры ИИ широко используются в автоматизированном машиностроительном производстве. Обнаружение событий сводится к формированию многочисленных осведомительных сигналов, несущих информацию об исполнении очередной команды: завершения файла, достижения заданной координаты, касания детали наконечником измерительной головки и т.д. Каждый режущий инструмент в инструментальном магазине станка, деталь на спутнике или на складе имеют кодовый электронный идентификатор, позволяющий безошибочно автоматически вызывать нужный объект на заданную технологическую позицию. Примером операций распознавания образов служит сортировка деталей на контрольно-сортировочных автоматах, в процессе которой детали разделяются на несколько групп(классов) по признаку отклонения размеров от номинального. Сортировка деталей на размерные группы служит основой селективной сборки изделий (подшипников, плунжерных пар и др.). Другим важным примером процедуры распознавания служит использование систем технического зрения при автоматизации контроля, в робототехнических системах и др. Подобные системы относятся к частному случаю распознавания изображений.

Характерной особенностью процедур ИИ является их взаимосвязь. Например, контроль осуществляется на основе измерения значений параметров объекта, оценки которых либо функционалы этих оценок затем сравниваются с нормой. В случае контроля деталей посредством калибров измерения присутствуют лишь на этапе поверки геометрических размеров последних. В этом случае, например, контроль предельными калибрами сводится к обнаружению события, при котором определяют взаимодействие контролируемой детали с проходной и непроходной частью калибра. Контроль можно считать частным случаем распознавания, в процессе которого объекты классифицируют только на два класса - годные и негодные, т.е. рассматривать как бинарное распознавание. Анализ алгоритмического содержания процедур ИИ, познавательных по своему существу, с единых позиций позволяет построить ИИС сложных технологических систем как единый аппаратно-программный комплекс, в котором оптимальным образом сочетаются функции этих процедур. В качестве примера рассмотрим соотношение между функциями управления и наблюдения в технологическом модуле механообработки компьютеризированного интегрированного производства (рис. 2).

По своему функциональному назначению в стороне управления можно выделить, по крайней мере, пять уровней, на которых осуществляются разные по характеру воздействия на технологическую систему. Первый уровень управления С1 связан с осуществлением в модуле разнообразных дискретных операций: включения-выключения приводов, зажима детали в патроне, фиксации поворота инструментального магазина, смены инструмента, включения-выключения пневмо- и гидросистем и т.д. Число подобных операций в модуле может достигать нескольких сотен и управление ими по соответствующей программе на уровне С1 осуществляется от специального контроллера электроавтоматики. На уровне С2 происходит управление движениями рабочих органов модуля (шпинделя, суппортов, шлифовальной бабки и др.), обеспечивающими заданную в программе траекторию режущей кромки инструмента относительно детали в рабочем пространстве. В зависимости от геометрии изделия на уровне С2 посредством приводов могут осуществляться несколько формообразующих линейных и/или круговых перемещений рабочих органов (3-4 и более).

Третий возможный уровень (С3) воздействия на технологическую систему - уровень автоматической коррекции формообразующих движений станка. На этом уровне по результатам измерения обработанной детали или предварительно измеренных перемещений рабочих органов вводятся дополнительные корректирующие воздействия с целью обеспечения заданной точности обработки (например, доворот гайки механизма привода подач стола резьбообрабатывающего станка от специального привода, коррекция геометрической программы обработки и т.д.).

Уровни С4 и С5 применяются в различных технологических процессах с целью обеспечения качества обработки. Уровень С4 связан с активным контролем детали в процессе обработки. По результатам измерений отклонений размеров деталей вследствие износа инструмента, силовых и тепловых деформаций осуществляется подналадка (размерная поднастройка) рабочего органа станка (шлифовальной бабки, суппорта и т.д.). Подналадка осуществляется посредством дополнительных воздействий, осуществляемых приводом микроперемещений.

Уровень С5 соответствует уровню адаптивного управления, осуществляемого по результатам измерения сил, моментов, деформаций и связанного с ними тока привода с целью изменения параметров процесса обработки (скорости резания, подачи, жесткости и др.).

Фактически уровни управления в реальных технологических модулях представляют собой различную комбинацию перечисленных.

Рассмотрим возможные уровни наблюдения, по данным с которых формируются управляющие воздействия. Уровень О1 соответствует обнаружению событий об исполнении той или иной команды электроавтоматики модуля. На этом уровне формируются осведомительные сигналы, поступающие в систему CNC для выполнения следующей команды. Такие сигналы генерируются разнообразными концевыми выключателями, компараторами сигналов и кодов и т.д. Отметим, что число подобных устройств на уровне С1 может быть достаточно велико (сотни и более).

Уровень О2 соответствует уровню измерения линейных и/или круговых перемещений рабочих органов модуля. Измерения перемещений и их производных (скоростей, ускорений) осуществляют измерительными преобразователями (ИП) различной физической природы: электромагнитной (индукционные ИП), оптико-электронной (кодовые, растровые, штриховые, интерференционные ИП). Число ИП перемещений на уровне О2 соответствует количеству управляемых в модуле координат. В следящих приводах ИП включают в контуры обратных связей по перемещениям и их производным.

На уровне О3 осуществляют измерение сил и моментов, значения которых используются на уровне адаптивного управления С5.

Уровень О4 соответствует измерению геометрических размеров детали в процессе обработки, что дает информацию для формирования воздействий на уровнях С3-С4.

На уровне О5 возможно измерение геометрических (кинематических) погрешностей узлов станка, информацию о которых можно использовать на уровне С3.

Уровень О6 соответствует контролю состояния режущего инструмента, уровень О7 - диагностике наиболее важных узлов технологического модуля. Измерительная информация с уровней О6-О7 может поступать на корректирующие уровни управления С3-С5.

Уровни О1-О7 в различных комбинациях могут быть конструктивно встроены в технологический модуль. В этом случае имеет смысл говорить о внутренней измерительной информатике технологического модуля.

В формировании управляющих воздействий может участвовать и дополнительная измерительная информация, полученная вне технологического модуля, в частности, о параметрах детали до и/или после обработки, о состоянии самого модуля и его узлов и др. Возможные составляющие наблюдателя, связанные с получением информации вне модуля, названы нами внешней измерительной информатикой. Соответствующие этой информатике возможные уровни наблюдения О8-О12 обозначены на рис. 2 затемненными кружками.

Уровни О8-О9 контролируют состояние материального потока на входе технологического процесса, например, геометрические параметры заготовки (О8) и инструмента (О9). Возможно наблюдение на уровнях О8-О9 и по другим признакам, например, по коду детали или инструмента при их электронной идентификации. На уровне О10 осуществляется контроль параметров детали после обработки. Измерительную информацию с этого уровня можно использовать на уровнях управления С3-С5. На уровне О11 осуществляется контроль геометрической (кинематической) точности модуля и/или его основных формообразующих составляющих посредством внешнего измерительно-вычислительного комплекса. На уровне О12 проводится регламентная диагностика модуля и его основных узлов посредством внешней диагностической ИИС. Измерительную информацию с уровней О11 и О12 используют при составлении программ на уровнях управления С1-С5.

Нетрудно видеть, что число уровней наблюдения существенно превышает число уровней управления. Чем более ответственный и качественный технологический процесс, тем больше уровней наблюдения требуется для управления процессом2.

Связь между управлением и наблюдением еще более усложняется при построении наблюдателя КИП. На рис. 3 представлены k-й и (k+m)-й модули КИП, состояние которых описывается векторами хk и хk+m. Каждая из подсистем интегрированной системы управления КИП вырабатывает управляющие воздействия uk и uk+m соответственно. Наблюдатели k-го и (k+m)-го модулей вырабатывают на основе измерения параметров управления uk и uk+m и наблюдаемых величин процессов в модулях уk и уk+m векторные оценки параметров модели состояния модулей в виде векторов {xk1, xk2, ..., xkn} и {xk+m,1, xk+m,2, ..., xk+m,s} или оценки функционалов от этих величин Ф{xk} и Ф{xk+m} соответственно. Особенностью ИИС в КИП является обмен измерительной информацией между k-наблюдателем и (k+m)-наблюдателем как в направлении материального потока, так и в противоположном ему по магистралям 1 и 2. Объединение подсистем ИИС КИП осуществляется средствами сетевых коммуникаций. Внутренняя измерительная информатика модулей КИП позволяет осуществлять их постоянный или периодический мониторинг непосредственно с предприятий-изготовителей по глобальным сетям типа Internet.

Таким образом, наблюдатель, интегрированный в КИП, обеспечивает высокое качество протекающих в нем процессов и обрабатываемых изделий. Поэтому разработка методов автоматизированного проектирования таких наблюдателей - систем Computer Aided Quality Control (CAQC) диктует постановку проблемы их системотехнического синтеза.

Отметим два важных обстоятельства. Во-первых, каждый из уровней управления может быть информационно связан не с одним, а с несколькими уровнями наблюдения. Это означает, что управляющее воздействие вырабатывается на основе большего объема измерительной информации и, следовательно, более полной модели состояния объекта. Очевидно, что чем большее число уровней наблюдения участвует в формировании управляющего воздействия, тем выше качество управления.

Во-вторых, измерительная информация, получаемая на внутренних и внешних для данного модуля уровнях наблюдения, может не только оперативно направляться по информационному каналу связи в систему управления (on-line), но и накапливаться в самом наблюдателе, передаваться по информационному каналу в наблюдатели других технологических модулей или на более высокие уровни накопления и обработки измерительной информации вне модуля (off-line). В свою очередь, наблюдатель данного модуля, помимо вырабатываемой им измерительной информации, может получать дополнительную информацию от наблюдателей других технологических модулей или с верхних уровней наблюдения КИП. Таким образом, ИИС, как глобальный наблюдатель КИП, может иметь сложную иерархическую структуру, включающую множество наблюдателей различного уровня и множество внешних и внутренних уровней наблюдения в каждом из наблюдателей. Более полное взаимодействие между различными уровнями иерархии и уровнями наблюдения внутри отдельного наблюдателя расширяет базу для выработки управляющих воздействий и является одним из путей повышения качества процессов.

Таким образом, CAQ характеризуется следующими свойствами:

  • становится многоуровневой иерархической структурой получения, обработки и накопления измерительной информации со сложными межуровневыми связями;
  • приобретает активный характер, поскольку измерительная информация, получаемая на любом иерархическом уровне наблюдения, используется для управления;
  • имеет распределенный характер во времени и пространстве, охватывая различные участки производственного процесса и подсистемы ГПС;
  • чрезвычайно разнообразна по свойствам и характеристикам наблюдаемых величин (перемещения и размеры до десятков метров, измеряемые с точностью до сотых долей микрометра и десятых долей угловой секунды, скорости до сотен м/с и тысяч об/мин, усилия до сотен и тысяч Н и др.);
  • требует обеспечения высокой надежности своего функционирования, что предопределяет принципы построения;
  • существенно усложняется по содержанию измерительной информации, переходя от простейшей функции обнаружения события и оценке параметров (например, размерных) к построению модели состояния процесса или объекта, проверке различных гипотез о свойствах модели и т.д.

Изложенное выше позволяет сформулировать основное содержание проблемы измерительной информатики КИП, которое сводится к следующему.

  1. Осуществляется системный подход к построению ИИС, при котором формируется полный тезаурус информационных задач, необходимых для обеспечения качества данного производственного процесса.
  2. На основе системного подхода и анализа качества выделяются наблюдаемые параметры состояния и определяются необходимые и достаточные уровни наблюдения ИИС для конкретных технологических процессов и видов оборудования.
  3. На основе анализа информационной задачи на каждом уровне наблюдения осуществляется выбор метода и средства наблюдения (измерения), включая выбор физических принципов и способов преобразования измерительной информации, при которых обеспечивается единство информативных признаков измерительных сигналов при равной помехоустойчивости и необходимой точности для всех уровней.
  4. На основе выбранного метода статистической оценки параметров состояния КИП на каждом уровне наблюдения и используемых информационных связей взаимодействия между уровнями разрабатываются алгоритмы построения моделей состояния наблюдаемых объектов.
  5. На основе разработанных алгоритмов и на базе вычислительной сети ИИС строится система обработки сигналов измерительной информации, поступающих со всех уровней наблюдения с целью принятия решения на оптимальное управление состоянием модулей.
  6. Программно-математическое обеспечение CAQ сводится к созданию библиотеки (кадастра) алгоритмов и программ обработки измерительной информации и построения моделей состояния в различной постановке задач оптимальной фильтрации.
  7. Исходя из различных видов ограничений (физических, вычислительных, ресурсных, конструктивных, метрологических и др.) решается задача оптимального комплексирования средств наблюдений (измерений) в единую ИИС с использованием методов оптимального кодирования и сжатия измерительной информации, управляемого переключения уровней, изменения соотношений между централизованной и децентрализованной частями системы обработки информации и других способов адаптации.
  8. ИИС разрабатывается методами автоматизированного проектирования, а элементная база ИИС основывается на новейших достижениях микро- и оптоэлектроники, лазерной и вычислительной (микропроцессорной) техники.

Литература

  1. Колесов И.М. Технология машиностроения. - М.: Станкин, 1997.
  2. Воронов А.А. Введение в динамику сложных управляемых систем. - М.: Наука, 1985.
  3. Solomentsev Y., Teleshevsky V. Quality Assurance in Flexible Manufacturing Systems. Proc. 32d EOQC Annual Conference "Quality - Progress - Economy", Moscow, 1988, v.1, p.549-560.
  4. Основные термины в области метрологии: Словарь-справочник. Под ред. Ю.В.Тарбеева. - М.: Изд-во cтандартов, 1989.
  5. Телешевский В.И. О концепции измерительной информатики. - Тр. III международного конгресса "Конструкторско-технологическая информатика".- М.: Станкин, 1996. с.134-135.
  6. Телешевский В.И., Мастеренко Д.А. Рекуррентное робастное оценивание в автоматизированных измерительных информационных системах. - Измерительная техника. 1997. №4. с.16-19.

1 Здесь термин "наблюдение" используется в отличном от принятого в метрологии смысле. В метрологии под "наблюдением" понимается операция, производимая при измерении и имеющая целью своевременно и правильно произвести отсчет[4]. В данном случае под наблюдением (the observation) понимается процесс системной динамики объектов, дуальный в смысле Калмана процессу управления (the control) [2].

2 Это обстоятельство вошло в фольклор некоторых народов мира. Известна русская пословица: "Семь раз отмерь, один раз отрежь". Это означает, что для того, чтобы осуществить одно управляющее воздействие, необходимо семь раз быть наблюдателем. Еще более требовательна английская поговорка: "Measure thy cloth ten times; thou canst cut it but once" (Отмерь сукно десять раз; отрезать его можно лишь однажды).