凸轮轴数控磨削云平台的研究与设计

谢智明　邓朝晖　刘　伟　刘　涛　彭克立

1.湖南大学国家高效磨削工程技术研究中心，长沙，4100822.湖南科技大学难加工材料高效精密加工湖南省重点实验室，湘潭，4111053.湖南海捷精密工业有限公司，长沙，410082

凸轮轴数控磨削云平台的研究与设计

谢智明1邓朝晖2刘伟2刘涛2彭克立3

1.湖南大学国家高效磨削工程技术研究中心，长沙，4100822.湖南科技大学难加工材料高效精密加工湖南省重点实验室，湘潭，4111053.湖南海捷精密工业有限公司，长沙，410082

摘要：针对整合磨削加工领域资源的问题，借鉴云计算与云制造的思想，提出并开发了整合与利用磨削软硬两大类资源的磨削云平台。提出了磨削云平台体系架构，设计了其软件结构，研究了其关键技术。利用人工智能技术，设计了磨削云平台应用需求模型及其工作流程与关键算法。开发了SaaS服务系统、PaaS服务系统、IaaS-to-PaaS分布式异构数据库同步复制系统、IaaS服务系统、用户注册登录管理系统5个软件子系统所组成的磨削云平台，使得企业在资源利用上更为优化便捷。将该磨削云平台应用于实际生产，有效提高了生产加工效率，降低了生产成本。

关键词：磨削云平台；应用需求模型；系统架构；磨削云引擎；人工智能；软件系统

0引言

磨削云平台是针对磨削制造加工领域[1]的具体实践应用需求，借鉴云计算和云制造的一些思想，运用云计算技术[2]、磨削工艺智能化技术，以分布式高性能计算机系统、大容量数据存储设备和互联网环境等资源为计算机硬件及网络基础而建立的一个基础制造信息化平台[3]，为磨床制造厂家和磨削制造加工企业等用户提供资源整合与共享平台[4]，实现磨削制造知识数据的积累；同时也为磨削加工企业提供各类加工制造方面的技术服务，实现磨削CAM系统软件远程接入与使用，充分发挥软件提供的诸如工艺方案智能优选[5]、工艺优化[6]、误差分析与补偿、磨削加工过程仿真[7]、自动编程[8]等作用，提升磨床的潜在性能。关于磨削云的研究与应用，国内研究较少，且不具体。本课题组首次联合国内各大磨床制造厂商和磨削加工企业共同开发磨削云平台，让用户方便快捷地获得各类服务。

磨削云平台能够实现磨削制造资源与服务的开放协作、资源高度共享，提升磨削制造业加工效率及质量，节省磨削企业设备投资，避免浪费。本文设计与开发了磨削云平台，建立整合磨削制造领域软硬两大类资源供需为一体的磨削云平台，实现磨削装备的增值，实现磨削知识数据的积累共享；同时也为磨削加工企业提供各类加工制造方面的信息技术服务，利用人工智能技术，实现磨削加工过程的智能化和咨询服务的网络化[9]，提升数控磨床的性能。

1系统体系架构

1.1系统基础概述

磨削云是从资源整合与利用的实际应用出发，对磨削云平台系统功能的总体需求进行分析与设计，形成一套磨削云平台的设计思想与方案，磨削云平台资源整合利用如图1所示。

图1　磨削云平台资源整合利用示意图

磨削云应用需求模型是体系架构的重要组成部分，该模型从磨削用户需求和系统开发的角度出发，把系统功能按磨削用户功能需求逐次分割成层次结构，使每一部分实现一定功能且各个部分之间又保持一定的联系。

磨削云平台按照资源整合利用的需要把磨削云分为相对独立的三个子系统：为磨削加工提供解决方案即服务(solutionforgrindingprocessasaservice，SaaS)、为磨削加工提供应用软件平台即服务(platformofapplicationsoftwareforgrindingprocessasaservice，PaaS)、为磨削加工提供基础设施即服务(infrastructureforgrindingprocessasaservice，IaaS)。三个子系统构成一个灵活的体系架构，PaaS处于中间层，可以与上端SaaS和下端IaaS保持功能衔接，同时三个子系统相对独立运行，有利于实现PaaS平台中磨削CAM系统软件资源的无缝扩展。

1.2系统应用需求模型

磨削云应用需求模型三层系统结构在网络环境下进行服务整合，设计符合磨削行业的个性化服务。本文提出了图2所示的磨削云平台应用需求模型，分为以下5个部分。

图2　磨削云应用需求模型示意图

(1)SaaS。磨削制造加工企业积累了大量的经验、知识和磨削加工中遇到的技术难题及其解决方案，如何共享这些宝贵的磨削制造知识，让磨削制造知识更好地为磨削制造企业所利用，节约磨削制造企业加工成本，提高加工效率，是磨削云SaaS系统的设计理念。SaaS申请描述加工中遇到的技术难题，SaaS方案描述解决加工中遇到的技术难题所采取的技术解决方案。两者都封装成文字、图片、视频三位一体的多媒体信息包，提供磨削制造知识智能化信息服务，如智能检索、模糊咨询等。

(2)PaaS。现代磨削加工使用数控机床设备，计算机辅助制造应用软件能提升数控机床设备性能，PaaS采用公有云和私有云相结合的混合云计算接入技术，设计与开发了一个通用的、可扩展的基于桌面云集群服务器与虚拟桌面技术的远程接入访问平台，这样，磨削制造企业可以方便快捷且费用低廉地使用磨削CAM系统软件。桌面云集群服务器资源池中磨削应用系统软件的数量与类别可自动扩充，用户登录使用的虚拟桌面资源可动态分配，虚拟桌面资源实现后台集中管理与监控，在后台集中管理与监控远程用户对磨削CAM应用系统软件的使用情况。

(3)IaaS。磨削云基础设施平台为资源提供方将分散在不同磨削制造企业或磨削加工工厂内的各种类型磨削制造资源统一注册，封装形成制造资源，由磨削云平台统一进行管理，实现资源按需使用。

(4)云计算平台。采用云计算技术保证三层结构更好的移植性[10]，可以跨不同类型的云计算平台工作，在多个服务器间进行负载平衡[11]。设计与搭建云计算平台硬件与网络系统，将网络虚拟成多个虚拟的网络节点[12]，配合虚拟机和虚拟存储空间[13]为应用提供云服务。

(5)磨削云人工智能引擎及集成接入。人工智能引擎是为SaaS、PaaS和IaaS提供智能算法的，比如系统用到的产生式系统、负载最小虚拟桌面优先分配算法、标准CAM方案解析模块、CAM-数控磨床联机引擎、分布式异构数据库同步复制、资源供需模糊检索及智能匹配、资源智能组合与优化等。集成接入为磨削云服务系统的用户提供统一的、集成的交互视图和界面。

1.3系统工作原理

磨削云平台工作原理如图3所示。需求方通过SaaS提交磨削方案服务申请，提供方通过SaaS为需求方服务，提供解决方案。SaaS可以为供需方磨削加工方案提供智能匹配服务。

图3　磨削云平台工作原理

IaaS磨削制造设备子系统和IaaS磨削制造知识子系统将注册的供需信息(磨削制造设备、制造知识、富余设备加工能力)提交给磨削云平台进行智能匹配，也可以对资源进行数据分析、挖掘和提取，将数据保存在IaaS-to-PaaS数据管理系统提取数据表里，向PaaS提供有用的磨削制造设备和磨削制造知识基础数据。 同时，对IaaS需求方所需的资源进行智能组合与优化。

PaaS远程接入与访问磨削CAM应用软件，同时可以为SaaS需求方提供诸如工件自动分析与特征建模、运动曲线优化、加工工艺质量预报、磨削过程虚拟三维建模、误差分析与补偿、数控代码自动生成[8]、精加工补偿数控代码自动生成、加工工艺结果输出等服务方案。

PaaS采用桌面云分布式资源池服务器结构，所以要保持资源池中数据库表中的数据一致，必须对资源池服务器中的应用软件数据库进行同步复制或快照。

2系统软件结构及关键技术

磨削云平台分为5个相对独立又互相有数据关联的软件系统：SaaS系统、PaaS系统、IaaS-to-PaaS分布式异构数据库同步复制系统、IaaS系统、用户注册登录管理系统。软件系统模块结构如图4所示。

图4　磨削云平台软件系统功能模块结构

磨削云平台用户主要有3种：资源提供方、磨削云运营方、资源需求方。资源提供方为资源需求方在磨削制造过程中提供制造资源、制造能力和制造知识，资源需求方进行检索并选择使用资源；磨削云运营方主要实现对服务的高效管理、运营等，可根据资源需求方的应用请求，动态、灵活地为资源需求方提供服务；资源需求方能够在磨削云平台的支持下，动态按需地使用各类应用服务，并能实现磨削制造企业多主体的协同交互。在磨削云运行过程中，PaaS起着核心支撑作用，能够为磨削CAM资源和制造能力的虚拟化接入和服务化封装提供远程接入与访问支持。

2.1凸轮轴数控磨削云SaaS系统

图5　磨削云SaaS系统工作流程与算法

凸轮轴数控磨削云SaaS系统整个工作流程与算法如图5所示。其核心算法采用产生式系统，产生式系统由全局数据库、产生式规则和控制策略3个部分组成，如图6所示。

图6　SaaS产生式系统原理

全局数据库又称为上下文，用于存放SaaS申请求解磨削加工过程中各种当前信息的数据结构，如工件及工艺初始状态、加工过程事实、中间问题推理结论和最后加工结果等。

产生式规则是一个策略规则库，用于存放与SaaS申请求解问题有关的磨削领域知识的规则之集合及其交换策略，产生式规则数据结构由 “策略+事实+变量” 的形式组成，如图7所示。

图7　产生式规则数据结构

(1)策略。策略表达了不同SaaS服务申请中的技术难题所对应的SaaS服务方案中的解决方案，策略编号为唯一的索引，其余字段如策略类别、置信度及使用频度等是对该条策略的注解，策略类型分为机床选型类、砂轮选型类、冷却液选型类、工艺参数类、模型系数类、质量评价类和精度预测类七类。

(2)事实。事实代表加工过程事实、中间问题推理结论和最后加工结果，事实编号定义为唯一的索引，其余字段是对事实的说明，如凸轮最大升程为11.5mm，材料状态为渗碳等。

(3)变量。变量代表工件及加工工艺要求在各个阶段的状态，变量标识符为唯一索引，其余字段均可认为是对变量的说明，变量表等同于一个数据字典，如凸轮最大升程、无火花磨削圈数、材料牌号、材料状态等。

在凸轮轴数控磨削加工过程修整参数的选择中，已知砂轮修整方式为逆向修整，修整工具为金刚石滚轮，则滚轮修整量为0.008mm。用策略表示法可表示为：

<工艺参数类策略>IF：砂轮修整方式为逆修AND修整工具为金刚石滚轮

THEN：滚轮修整量为0.008mm

与滚轮修整量相关的滚轮修整次数、滚轮移动速度等工艺参数由其他策略予以推理确定。

控制策略的作用是针对注册的凸轮轴工件及工艺要求，提出在凸轮轴数控磨削云SaaS系统上求解SaaS申请应该选择哪些合适的SaaS方案。

SaaS产生式系统根据需求方SaaS申请描述的凸轮轴及凸轮片工件及加工工艺要求，针对其加工过程中所遇到的技术难题提供SaaS方案给需求方参考使用，组合后生成完整的磨削加工参考解决方案，控制策略工作的核心算法如图8所示。

图8　控制策略核心算法

提供方可根据需求方的要求提供多个SaaS方案以满足部分用户更深层次的使用需求。策略控制系统针对凸轮轴工件及加工工艺的不同要求、不同参数，提供高效、动态的磨削工艺服务聚集及整合方法；同时针对同一类别服务，从全局和局部的角度来进行服务提供者和服务需求者的智能匹配，从而降低服务过程中的服务搜索、匹配和组合成本，同时提高服务效率。

2.2凸轮轴数控磨削云PaaS系统

凸轮轴数控磨削工艺智能专家应用系统系列软件是国家863高技术研究发展计划的主要研究成果[8]，同时是磨削云PaaS系统中心层重要的CAM应用软件资源。磨削云PaaS系统主要汇集与对外发布凸轮轴数控磨削工艺智能应用系统CSGIA、凸轮轴数控磨削工艺智能专家数据库系统CSIDB、凸轮轴数控磨削加工辅助软件CGAS等CAM应用软件资源服务。

上述磨削CAM应用系列软件可以将凸轮轴加工信息、磨床、砂轮和冷却液的选择经验以及生产实践和实验中积累的磨削工艺参数聚集起来，为制造企业推荐合理成熟的凸轮轴磨削工艺方案(工艺参数)，选择优化磨削工艺参数，并且通过凸轮轴误差补偿与运动曲线进行优化，以及工艺预报和运动仿真检测[6]，最后生成能够直接用于凸轮轴数控磨床加工的数控代码，主要功能涵盖工件定义、工艺系统、工艺实例[5]、规则推理、工艺优化、运动仿真、误差分析、质量预报和数控代码[8]等。

磨削云PaaS系统提供基于Intranet私有云和Internet公有云的混合接入访问方式使用远程磨削CAM应用系列软件，是磨削云平台应用软件服务及数据中心。凸轮轴数控磨削云PaaS系统整个工作流程与算法如图9所示。

图9　磨削云PaaS系统工作流程与算法

采用桌面云技术、服务器虚拟化技术[14],建立桌面服务器资源池，支持客户端访问服务器虚拟桌面上的磨削CAM应用软件,具有用户验证功能，只有被许可的用户才能进行访问，并能设定不同级别的用户权限以便于实现分级管理。设计集成的虚拟桌面管理系统，提供单一且统一的图形界面管理软件。

针对数量庞大的虚拟桌面服务器集群的管理及集群内服务器数量可自动扩充的要求,本系统特设计负载最小虚拟桌面优先分配算法来管理资源池服务器上虚拟桌面的动态加入、分配、回收。用虚拟桌面服务器负载评估函数load_value(i)来定量评价虚拟桌面负载。应用负载最小虚拟桌面优先分配算法选择资源表上具有最小负载值的节点作为下一个要分配的虚拟桌面资源节点。虚拟桌面资源节点数据结构为

S(i)=(c,v,B,E,u,i,lv,p[n])

(1)

其中，c为客户端IP地址、PORT端口号，v为虚拟桌面IP地址、PORT端口号，B为客户登录虚拟桌面时间，E为客户退出虚拟桌面时间，u为虚拟桌面使用标记，i为虚拟桌面资源编号,lv为虚拟桌面服务器负载值,p[n]为虚拟桌面节点指针存储数组。虚拟桌面的动态加入、回收置使用标记为空，虚拟桌面的动态分配置使用标记为占用。

虚拟桌面服务器负载大小实时测算公式为

lv=load_value(i)=κM+λC+(1-κ-λ)N

(2)

其中，M为虚拟桌面服务器内存占用比，C为虚拟桌面服务器CPU运行时间占用比，N为虚拟桌面服务器网络带宽占用比。κ、λ为虚拟桌面服务器内存与CPU占用比对服务器负载的影响因子。

PaaS系统管理端使用负载最小虚拟桌面优先分配算法为客户分配虚拟桌面，同时对使用资源情况进行监控，动态平衡桌面服务器虚拟桌面的负载，优化计算资源，这样可以保证同时启动数千个虚拟桌面而不会造成任何性能的下降。

凸轮轴数控磨削云PaaS系统客户接入端软件主界面如图10所示，在客户接入端软件主界面上，用户先设置资源管理端IP地址，选择待启动的应用软件，然后点击桌面磨削云接入按钮，即可分配获得空闲虚拟桌面，这时桌面云远程接入访问系统自动启动，打开操作窗口，进入远程虚拟桌面；在客户接入端软件主界面上，用户点击桌面应用软件启动，启动该虚拟桌面对应的应用软件；完成上述动作后，就可以控制与使用远程虚拟桌面上的应用软件了。

图10　PaaS平台客户接入端软件界面

桌面云远程接入访问系统负责连接桌面云资源池中某个指定的服务器上已分配给客户端的空闲虚拟桌面，该窗口完全虚拟远程计算机上的软件资源，完成信息的远程传送和接收。在桌面云远程接入访问系统窗口内的任何操作就跟在远程服务器上操作使用软件一样。

磨削云PaaS系统实现从磨削云端通过互联网到磨削云客户端、从磨削云客户端通过RS232通信接口到磨削设备(凸轮轴磨床)的三级互联，如图11所示。多个高清微型摄像头安装在凸轮轴磨床加工空间内部，从多个有效角度实时监控工件的加工过程，多路视频处理器可以切换到不同角度的摄像头，也可以把各路摄像头视频组合在一个监控屏上，实现同时监控各路摄像头视频。

图11　磨削云PaaS系统三级互联示意图

多个高清微型摄像头可以从不同角度拍摄凸轮轴工件的高清相片，多个高清相片拼接成凸轮轴上任何一个指定的凸轮片轮廓相片，对凸轮片轮廓相片进行轮廓图像识别处理，可以得到凸轮片轮廓数据，进而实现凸轮片轮廓在线测量。

磨削云客户端可以通过USB接口控制多路视频处理器切换或组合等动作。多路视频处理器的视频信号通过磨削云客户端PC机视频接口输入。这样，凸轮轴磨床的操作人员可以远距离操控设备，保障操作人员的生产安全。

磨削云客户端远程使用云端的磨削CAM应用软件，获取标准CAM方案，把标准CAM方案中的工件加工数控代码、工件误差补偿数控代码、工件数据及机床参数通过标准CAM方案解析模块提取出来以供机床数控系统使用，标准CAM方案解析模块算法如图12所示。

图12　标准CAM方案解析模块算法

西门子数控系统840D提供了完备的用户OEM二次开发软件包以供上位机(PC机)与下位机(机床数控系统)互相通信，可实现上位机控制下位机工作。在客户端本地机上使用CAM-数控磨床联机引擎，客户端本地机与凸轮轴磨床数控系统通过RS232通信接口连接， 然后在CAM-数控磨床联机引擎中调用西门子数控系统用户OEM二次开发软件包，并通过RS232通信接口把数控代码、工件数据及机床参数发送给凸轮轴磨床数控系统，这样，CAM-数控磨床联机引擎启动执行数控代码指令，凸轮轴数控磨床就可以按PaaS服务系统生成的标准CAM方案执行数控加工任务了，如图13所示。

图13　CAM-数控磨床联机引擎原理图

2.3凸轮轴数控磨削云IaaS-to-PaaS分布式异构数据库同步复制系统

磨削云分布式异构数据库同步复制系统工作流程与算法如图14所示。磨削云IaaS-to-PaaS分布式异构数据库复制原理如图15所示。

图14　数据库同步复制系统工作流程与算法

图15　分布式异构数据库复制原理

设计与开发此数据库复制系统的作用如下：

(1)保证桌面云集群服务器资源池中磨削应用系统软件数据及功能一致。对所有磨削CAM应用软件的数据进行集中维护与管理。

(2)IaaS系统将信息进行数据挖掘和提取，为PaaS服务系统中计算机辅助设计与制造应用软件提供有用的制造资源与制造知识数据。

实现IaaS到PaaS数据分布式传递，即MySQL[15]数据库到InterBase数据库的分布式数据库复制与快照问题，MySQL数据库为建立基于数据库的动态云网站[16]提供了强大动力。

IaaS系统提取的制造设备资源和制造知识资源信息从MySQL数据库复制到InterBase数据库，保证桌面云集群服务器资源池中磨削应用系统软件都能获取与使用磨削制造基础设施有用的数据。

2.4凸轮轴数控磨削云IaaS系统

凸轮轴数控磨削云IaaS系统包括制造资源子系统和制造知识子系统两部分。采用软件构件及模板技术形成标准的磨削云资源构件, 不同类型的资源可以不需要修改系统而实现无缝扩充，以供不同需求方的匹配调用。凸轮轴数控磨削云IaaS系统整个工作流程与算法如图16所示。

2.4.1制造资源供需模糊检索及智能匹配

在模糊供需匹配关系中进行智能精细匹配，计算每个供方和需方在磨削设备及设备闲置期富余加工生产能力的供需吻合度，对吻合度大小进行排序，从而选择吻合度最大的供需信息进行撮合。供方和需方在磨削设备及设备闲置期富余加工生产能力检索参数分为数值类、范围类两种。

数值类检索参数其取值均为某一具体数值，见表1。

在模糊供需匹配关系R中依次检索，计算供方和需方数值类检索参数的吻合度，需方x与供方y中数值类检索参数k的吻合度为

(3)

式中，akx、aky分别为需方x、y中数值类检索参数k的取值；maxak、minak分别为数值类检索参数k的最大值、最小值。

范围类检索参数取值用不同的数值范围表示，见表2。

在模糊供需匹配关系R中依次检索，计算供方和需方范围类检索参数的吻合度，需方x与供方y中范围类检索参数k的吻合度为

(4)

式中，M为范围类k取值的最大差值。

图16　磨削云IaaS系统工作流程与算法

检索参数取值示例X轴最大行程(mm)300Z轴最大行程(mm)1000头架最大转速(r/min)200砂轮最高线速度(m/s)120最大加工直径(mm)120最大加工长度(mm)1000加工凸轮轴最大升程(mm)20尾架顶尖移动量(mm)25分度精度(')2工件轮廓分度分辨率(')0.01砂轮架进给分辨率(mm)0.001工作台移动分辨率(mm)0.001X轴定位精度(mm)0.004Z轴定位精度(mm)0.01X轴重复定位精度(mm)0.002Z轴重复定位精度(mm)0.006

表2　制造资源范围类检索参数

最后计算供需方匹配关系的整体吻合度，确定吻合度最高的匹配关系。第i条供需方磨削设备及设备闲置期富余加工生产能力匹配关系的整体吻合度为

(5)

式中，Sk(x,yi)为第i条供需方磨削设备及设备闲置期富余加工生产能力匹配关系中检索参数k的吻合度；ω(k)为检索参数k的权重值。

l=1时代表采用曼哈顿距离来计算局部吻合度大小，而l=2时则为欧几里得距离。

在智能精细匹配计算中，工件及工艺、加工生产等因素可以通过选择和调整磨削设备及设备闲置期富余加工生产能力的ω(k)系数来改善匹配中供需方要求响应特性。

2.4.2制造知识供需模糊检索及智能匹配

需求方用户采用智能模糊检索、匹配的理论与算法技术，通过输入的加工类型及工件信息检索标准知识构件，得到与之对应的加工设备及辅件型号和加工工艺参数信息，以此应用于生产中。

加工类型及工件信息检索参数分为数值类、范围类、相关类、无关类4种，取值见表3。①数值类检索参数如C5代表毛坯硬度、Ar代表总磨削余量、C6代表升程最大误差、C7代表最大相邻误差、Ra代表表面粗糙度、C10代表凸轮片数、r代表基圆半径、C11代表最大升程，T代表凸轮轴总长。②范围类检索参数如C8代表波纹度、C9代表烧伤程度，用不同的数值范围表示。③相关类检索参数如C4代表材料热处理状态(淬火、退火、回火等)数据，数据相关性越大则吻合度越大，取值范围为[0,1]。④无关类检索参数如C1代表凸轮轴类型、C2代表材料类别、C3代表材料牌号，数据一致吻合度为1，否则为0。

表3　加工类型及工件数据

同理，采用前文所述的智能精细匹配技术从提供方的标准知识构件库筛选出用户最需要的标准知识构件。

结合供需方加工类型及工件信息的吻合度及提供方标准知识构件的可信程度，需方依上述模糊检索匹配算法得到的标准知识构件，然后计算此构件可应用于实际生产的可行性因子λ(Y):

λ(Y)=(1-κ)ρ(Y)+κSIM(x1,y1)

(6)

式中，Y为提供域U中一条完整的标准知识构件；SIM(x1,y1)为标准知识构件中供需方加工类型及工件信息整体吻合度；ρ(Y)为提供方标准知识构件Y的可信度；κ为重要性因子，表示吻合度与可信度对标准知识构件重要程度比例。

2.4.3资源智能组合与优化

凸轮轴数控磨削加工涉及的制造资源很广，其制造成本的高低与诸多因素有关，包括：物流成本，单位时间加工量及成本，劳动力成本。物流成本由毛怌进货、砂轮及磨削液进货、凸轮轴成品出货组成。单位时间加工量及成本由制造企业磨床数量、生产量等因素决定。劳动力成本由生产工人劳动报酬等因素决定。资源智能组合与优化如图17所示，设计理念就是要依据以上因素对制造资源进行组合优化，降低生产成本。

图17　资源智能组合与优化示意图

2.5凸轮轴数控磨削云用户注册登录管理系统

凸轮轴数控磨削云用户注册登录管理系统为磨削用户提供统一的注册及密码分配，建立了统一的磨削云平台用户注册与管理机制，实现对SaaS、PaaS、IaaS三大服务系统集中接入，保证磨削云运营方统一实现对服务的高效管理与运营。

3开发成果行业实践应用

磨削云平台完善了磨削资源系统整合，功能性强，对于实际磨削加工过程的服务性意义大，该系统可降低劳动力资本、大幅缩减设备固定资本，充分整合利用凸轮轴生产企业制造资源，从而大幅降低国内凸轮轴制造生产成本。

湖南海捷精密工业有限公司运营凸轮轴数控磨削云平台，在操作、开发新产品上用户反映通过远程登录使用软件更方便、快捷，更换产品比原来节约了50%的调整时间，针对30多种型号的凸轮轴，利用凸轮轴数控磨削云平台生成的变转速加工数控程序加工出的凸轮轴精度完全达到客户的要求，在同等精度要求下，加工效率相对靠模加工效率提高了50%，相对恒转速加工提高了30%。

要实现全国大多数企业应用磨削云平台整合与利用各自资源，达到磨削企业的优势互补，需要政府相关部门组织并推广。至此，对于磨削云平台应用技术理论与实践的研究尚属开拓阶段，磨削云平台在磨削加工领域，为磨削制造企业提供基于各类磨削装备和各类磨削工艺知识的综合服务系统，为磨削加工制造企业提供各类加工制造方面的技术服务，有广阔的发展前景。其他制造行业可以参考磨削云平台的研究与设计，根据自身行业特点设计出诸如焊接云、切削云、铣削云等行业云。

4结语

磨床品种规格繁多，技术结构复杂，涉及机、电、液、信息等知识领域。设备的使用与维修都带有很强的技术性，这对于制造企业是一个很大的技术负担。磨床设备的更新与发展也日新月异，新技术、新材料、新工艺在磨削加工中的应用层出不穷。凸轮轴数控磨削云SaaS系统、凸轮轴数控磨削云PaaS系统能够提供较全面、系统的技术服务，使磨削制造企业能够克服其中大部分技术上的困难。

磨床需求方购买设备投资额巨大，而一般磨床提供方自有设备的平均利用率都很低，这样，磨床需求方靠自己的财力购置很多品种规格的磨床设备，显然是不可取的，也是不必要的。只要磨床设备供需双方制定好生产、租赁与供货的协作计划，借助凸轮轴数控磨削云IaaS系统就能满足新兴磨削制造企业的设备与知识的连带配套需求，是解决高技术制造企业资金短板最便捷的一种方法。

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(编辑陈勇)

ResearchandDesignofCamshaftCNCGrindingCloudPlatform

XieZhiming1DengZhaohui2LiuWei2LiuTao2PengKeli3

1.NationalEngineeringResearchCenterforHighEfficiencyGrinding,HunanUniversity,Changsha，410082 2.HunanProvinceKeyLaboratoryofHighEfficiencyandPrecisionMachiningofDifficulttoMachineMaterials,HunanUniversityofScienceandTechnology,Xiangtan，Hunan,411105 3.HunanHaijiePrecisionIndustryCo.,Ltd.,Changsha，410082

Abstract：In view of integrating the grinding field resources, grinding cloud platform refered to the ideas from cloud computing and cloud manufacturing, which integrated and used two categories of resources in grinding domain. The structure of grinding cloud platform was proposed, research of its key technologies was used to design the software structure.Using artificial intelligence,the application requirement model was proposed,the work flow and key algorithm of the system were designed. Designing and developing grinding cloud platform system composed of five software subsystems, including the SaaS service system, the PaaS service system, the IaaS-to-PaaS replication system among distributed heterogeneous database, the IaaS service system, the user login and register management system, which made the enterprises more convenient optimization in resource utilization. The grinding cloud platform was applied to practical productions, which improves the production efficiency effectively and reduces the production cost.

Key words:grinding cloud platform; application requirement model;system architecture; grinding cloud engine;artificial intelligence; software system

收稿日期：2015-10-23

基金项目：国家自然科学基金资助项目(51175163)；高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110161110032)；国家科技支撑计划资助项目(2015BAF23B01)

中图分类号：TG580

DOI：10.3969/j.issn.1004-132X.2016.01.015

作者简介：谢智明，男，1971年生。湖南大学国家高效磨削工程技术研究中心博士研究生。主要研究方向为云计算、云制造及磨削云、数字与智能制造。邓朝晖(通信作者)，男，1968年生。湖南科技大学机电工程学院教授、博士研究生导师。刘伟，男，1986年生。湖南科技大学机电工程学院博士。刘涛，男，1990年生。湖南科技大学机电工程学院硕士研究生。彭克立，男，1976年生。湖南海捷精密工业有限公司高级工程师。