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摘要：在复杂生产环境下，自动化控制技术容易出现数据丢包等问题，导致自动化技术应用效果下降，生产情况得不到有效监测。下文立足于机械加工制造自动化技术发展情况，在分析LoRa技术运作机理，机械加工制造自动化控制参数采集内容、采集方式后，提出了以LoRa技术为基础的机械加工自动化控制系统，该系统能够利用传感器技术实现对切削加工主轴转动情况、刀具磨损情况的动态化数据采集，并将数据传输到服务器进行自动化处理，从而为技术工作人员提供可靠的数据支持，以真正提高自动化加工质量、加工效率。
关键词：LoRa技术;自动化控制;机械加工;机械制造
0 引言
机械加工自动化主要可实现加工对象连续自动生产，大幅度提高生产加工变化速度、流动速度。机械加工制造自动化技术在我国的规模化应用、普及可追溯至上世纪七十年代，伴随计算机技术、自动控制技术发展，机械加工制造自动化技术也在不断发展。近几年，计算机高度集成化以及集成化制造系统开发，虽然大幅度促进了我国机械制造自动化的发展，然而就行业整体发展情况而言，我国机械制造、机械加工业仍旧处于自动化初级发展阶段。据不完全统计，我国当前约有12万余机械制造加工企业，但这些企业的发展水平却参差不齐，发展状态极为不平衡，大部分企业都落后于现代化加工水准，传统半自动加工占比较大。因此，为推动机械加工制造业发展，就亟需对机械加工制造中自动化技术的运用进行系统梳理。
1 机械加工制造自动化技术概述
1.1 机械加工制造自动化技术发展情况
机械加工制造自动化技术和高新技术发展有直接关系，如PLC、现场总线等，现如今，物联网技术发展，为机械制造加工自动化指出了新的发展方向。物联网本身在作为一种加强互联网和现实物品之间联系的高新技术，能够有效管理机械加工、制造过程中产生的海量数据内容，以实现对加工工序、加工质量、加工成本的有效控制。现如今，我国多数机械加工制造企业都利用ZigBee实现对加工过程的监控以及数据采集，虽然该技术表现出了高效率、高实用性等优势，但ZigBee却会在传输数据过程中，出现信号衰减等情况，且通讯距离相对较短。立足于当前机械加工制造发展实际情况，国内外有诸多技术工作者、研究人员做出了有益尝试。LoRa技术就是目前正逐步拓展应用的高新技术方法之一。
机械加工制造车间工作环境复杂，存在信号相互干扰等情况，以致于数据采集技术、自动化控制技术的应用效果不理想，而支撑自动化控制的传统3G、4G移动蜂窝类技术虽然覆盖面广，但成本高昂、消耗量大、稳定性差、终端模块维护复杂。LoRa技术针对物和物通信的特征，能够提供超远距离、长寿命、大容量、低成本的通信传输，且LoRa技术本身带有纠错编码，在复杂的生产条件下也能够表现出较强的抗干扰性能。
1.2 LoRa技术运作机理
就机械自动化加工制造而言，数据采集是自动化运作的主要依据，数据采集的主要内容为加工参数，需要采集的数据就是可影响加工行为的关键数据。从客观角度看，机械加工、制造就是一个对加工对象进行切削、打磨、冲压的过程，在加工的过程中，物理作用实际上并不稳定，切削、冲压等行为会直接影响加工对象的表面质量，其相互作用的物理关系对于加工过程影响较为显著。
以切削控制为例，切削刀具表面涂层和加工效率、切削力等有直接关系，切削力着进给速度、进给深度、主轴转速等有直接关系，所以在机械制造加工自动化控制中，进给深度、进给速度、切削转速等均是需要采集的数据内容。在切削的过程中，主轴的振动会导致加工对象表面出现振动，对于机床、刀具的运作、使用寿命影响显著，所以主轴振动也是必要的参数采集对象之一。刀具在切削加工中的作用至关重要，所有材料削除都是通过刀具的作用和主轴的转动来完成的，而刀具和加工对象有相互作用的关系，同时伴有高压、摩擦等状态，这些状态会导致刀具磨损，刀具磨损会影响加工进度，进而对切削力、进给量、主轴振动构成影响。由此可见，机械加工制造自动化控制中，需要采集的数据是全方位的，同时各类参数也有着相互作用的关系。
在机械加工制造自动化控制系统中，进给深度、进给速度、转速等参数均已经预设，在加工过程中是不可发生变化的，因此这部分数据通常储存在系统的数据库中。LoRa技术不同于传统的自动化控制技术，对于各类数据的采集为“动态采集”的方式。比如，上述主轴振动、刀具磨损等数据均不能够通过传统的数据采集方式来获取，且如今各企业内应用的机床集成多种技术，内部空间构造紧密，空间余留量较少。LoRa技术就能够弥补传统自动化控制技术弊端，通过在刀柄上安装传感器载体（lens LC0152T集成电路压电加速度传感器），以LoRa技术本身的高稳定性、高穿透性、广覆盖面积，由多路电荷放大模块作用的刀柄振动数据就可直接传送至自动化控制系统。在加工的过程中，刀具和被加工对象接触并进行切削作用，通过声音反馈就可实现对刀具磨损情况的分析。目前在刀具磨损情况监测方面已经有了成熟、可靠的研究成果。如，根据HMM模型，就可实现对声信号的分析，机械加工能够根据声音将刀具磨损程度分为多个等级，以判断生产实际情况。LoRa技术可实现高质量、远距离的信号传输。
2 机械加工制造中自动化技术的运用
这里以LoRa技术为基础阐述机械加工制造中自动化技术的运用。基于LoRa技术，构建可实现动态化数据采集的自动控制系统，如图1所示，系统架构为网络拓扑架构，各部分信号传输均为双向通信。架构中三个不同的传输节点为机械制造加工切削數据的采集节点，主要采集对象为切削力、刀具磨损程度、主轴振动情况，传感器和数据采集节点直接相连，基于LoRa技术的网关为架构中第二个部分，LoRa技术主要功能是避免在自动化系统运作过程中，数据上传出现并发冲突，影响数据直接传输给服务器，服务器则为第三个部分，直接处理数据，然后通过总线传送给客户端，技术工作人员根据客户端反馈，在系统中实现对切削状态、切削力、转速等参数的有效调整。 2.1 系统软件
自动化控制系统采用STM32F103 CPU（ARM ortex-M），该控制器本身有1MB缓存，同时支持USB连接以及电机控制，可和控制器局域网兼容，各个数据采集节点选择F103VET6（STM32）芯片，软件运作于F103RCT6（STM32）芯片。在加工过程中，通过LoRa技术采集动态数据，并通过网络传输数据。
系统运作逻辑为：根据现场加工需求，对系统进行调试后，基于高精度外部时钟信号，设置信号终端检测时间，保证系统在一段时间内若是没有接收到信号，就马上停止运作。控制器在得电后，对外部加工设备、输入输出端口进行初始化设置，同时对串口模式、数据模式、通信情况等进行检查，传感器数据在初始化后持续进行传输、采集，直至加工任务完成。利用FEC实现傳输噪声抗干扰，所有数据编译为独立的模块进行编码以及处理。后续应用根据企业加工需求、制造需求，利用大数据或企业本身的技术工作人员进行分析，以降低自动化加工成本，提高加工效率，有助于技术人员作出明确的决策。
2.2 系统运作
数据准确是保证机械加工、制造自动化技术应用有效性的基础，自动化技术是否能够提高生产效益、生产质量，取决于自动化加工系统是否有强大的决策支持，若干扰因子多或者提供数据不具有特异性，那么技术应用有效性也就无从谈起。刀柄振动等参数需要将传感器安装在刀柄上，而刀柄本身在机床内部，传感器外部障碍物、线路较多，对信号的干扰较强，因此想要验证技术应用是否有效，需要将传输准确率作为测试重点。上述系统在设计测试中，该系统在5km内可实现无丢包通信，满足复杂生产条件下高准确率、远传输距离的要求。系统运作能够实时监测切削加工情况，为技术人员提供可靠的数据支撑。
3 结束语
综上所述，机械加工制造自动化控制，需以数据传输为基础，数据传输质量决定了自动化控制技术应用有效性，传统的自动化控制技术，利用现场总线、局域网络或者移动网络来传输数据，无法获取复杂条件下的加工信息，以致于加工控制较为片面。上述文章阐述以LoRa技术为基础的机械加工过程动态控制系统，能够在加工过程中实现对主轴振动数据、刀具磨损数据的有效监测、采集，系统通信距离较长、抗干扰性能突出，对于机械加工制造决策有着重要的支撑作用。望广大从业者对上述内容有足够的认识，并在实践中不断探寻新的高新技术方法。
参考文献：
[1]王素琼.检测自动化技术在机械制造系统中的应用研究[J]. 自动化与仪器仪表，2017，15（4）：79-80.
[2]史旭东，位云成，薛金森.轨道车辆门框焊接和铣削机器人系统自动化生产线的研究与应用[J].组合机床与自动化加工技术，2016（7）：143-145.
[3]吴爱华，向云南.机械加工制造中自动化技术的应用研究[J].内燃机与配件，2019（22）：234-235.
关键词：LoRa技术;自动化控制;机械加工;机械制造
0 引言
机械加工自动化主要可实现加工对象连续自动生产，大幅度提高生产加工变化速度、流动速度。机械加工制造自动化技术在我国的规模化应用、普及可追溯至上世纪七十年代，伴随计算机技术、自动控制技术发展，机械加工制造自动化技术也在不断发展。近几年，计算机高度集成化以及集成化制造系统开发，虽然大幅度促进了我国机械制造自动化的发展，然而就行业整体发展情况而言，我国机械制造、机械加工业仍旧处于自动化初级发展阶段。据不完全统计，我国当前约有12万余机械制造加工企业，但这些企业的发展水平却参差不齐，发展状态极为不平衡，大部分企业都落后于现代化加工水准，传统半自动加工占比较大。因此，为推动机械加工制造业发展，就亟需对机械加工制造中自动化技术的运用进行系统梳理。
1 机械加工制造自动化技术概述
1.1 机械加工制造自动化技术发展情况
机械加工制造自动化技术和高新技术发展有直接关系，如PLC、现场总线等，现如今，物联网技术发展，为机械制造加工自动化指出了新的发展方向。物联网本身在作为一种加强互联网和现实物品之间联系的高新技术，能够有效管理机械加工、制造过程中产生的海量数据内容，以实现对加工工序、加工质量、加工成本的有效控制。现如今，我国多数机械加工制造企业都利用ZigBee实现对加工过程的监控以及数据采集，虽然该技术表现出了高效率、高实用性等优势，但ZigBee却会在传输数据过程中，出现信号衰减等情况，且通讯距离相对较短。立足于当前机械加工制造发展实际情况，国内外有诸多技术工作者、研究人员做出了有益尝试。LoRa技术就是目前正逐步拓展应用的高新技术方法之一。
机械加工制造车间工作环境复杂，存在信号相互干扰等情况，以致于数据采集技术、自动化控制技术的应用效果不理想，而支撑自动化控制的传统3G、4G移动蜂窝类技术虽然覆盖面广，但成本高昂、消耗量大、稳定性差、终端模块维护复杂。LoRa技术针对物和物通信的特征，能够提供超远距离、长寿命、大容量、低成本的通信传输，且LoRa技术本身带有纠错编码，在复杂的生产条件下也能够表现出较强的抗干扰性能。
1.2 LoRa技术运作机理
就机械自动化加工制造而言，数据采集是自动化运作的主要依据，数据采集的主要内容为加工参数，需要采集的数据就是可影响加工行为的关键数据。从客观角度看，机械加工、制造就是一个对加工对象进行切削、打磨、冲压的过程，在加工的过程中，物理作用实际上并不稳定，切削、冲压等行为会直接影响加工对象的表面质量，其相互作用的物理关系对于加工过程影响较为显著。
以切削控制为例，切削刀具表面涂层和加工效率、切削力等有直接关系，切削力着进给速度、进给深度、主轴转速等有直接关系，所以在机械制造加工自动化控制中，进给深度、进给速度、切削转速等均是需要采集的数据内容。在切削的过程中，主轴的振动会导致加工对象表面出现振动，对于机床、刀具的运作、使用寿命影响显著，所以主轴振动也是必要的参数采集对象之一。刀具在切削加工中的作用至关重要，所有材料削除都是通过刀具的作用和主轴的转动来完成的，而刀具和加工对象有相互作用的关系，同时伴有高压、摩擦等状态，这些状态会导致刀具磨损，刀具磨损会影响加工进度，进而对切削力、进给量、主轴振动构成影响。由此可见，机械加工制造自动化控制中，需要采集的数据是全方位的，同时各类参数也有着相互作用的关系。
在机械加工制造自动化控制系统中，进给深度、进给速度、转速等参数均已经预设，在加工过程中是不可发生变化的，因此这部分数据通常储存在系统的数据库中。LoRa技术不同于传统的自动化控制技术，对于各类数据的采集为“动态采集”的方式。比如，上述主轴振动、刀具磨损等数据均不能够通过传统的数据采集方式来获取，且如今各企业内应用的机床集成多种技术，内部空间构造紧密，空间余留量较少。LoRa技术就能够弥补传统自动化控制技术弊端，通过在刀柄上安装传感器载体（lens LC0152T集成电路压电加速度传感器），以LoRa技术本身的高稳定性、高穿透性、广覆盖面积，由多路电荷放大模块作用的刀柄振动数据就可直接传送至自动化控制系统。在加工的过程中，刀具和被加工对象接触并进行切削作用，通过声音反馈就可实现对刀具磨损情况的分析。目前在刀具磨损情况监测方面已经有了成熟、可靠的研究成果。如，根据HMM模型，就可实现对声信号的分析，机械加工能够根据声音将刀具磨损程度分为多个等级，以判断生产实际情况。LoRa技术可实现高质量、远距离的信号传输。
2 机械加工制造中自动化技术的运用
这里以LoRa技术为基础阐述机械加工制造中自动化技术的运用。基于LoRa技术，构建可实现动态化数据采集的自动控制系统，如图1所示，系统架构为网络拓扑架构，各部分信号传输均为双向通信。架构中三个不同的传输节点为机械制造加工切削數据的采集节点，主要采集对象为切削力、刀具磨损程度、主轴振动情况，传感器和数据采集节点直接相连，基于LoRa技术的网关为架构中第二个部分，LoRa技术主要功能是避免在自动化系统运作过程中，数据上传出现并发冲突，影响数据直接传输给服务器，服务器则为第三个部分，直接处理数据，然后通过总线传送给客户端，技术工作人员根据客户端反馈，在系统中实现对切削状态、切削力、转速等参数的有效调整。 2.1 系统软件
自动化控制系统采用STM32F103 CPU（ARM ortex-M），该控制器本身有1MB缓存，同时支持USB连接以及电机控制，可和控制器局域网兼容，各个数据采集节点选择F103VET6（STM32）芯片，软件运作于F103RCT6（STM32）芯片。在加工过程中，通过LoRa技术采集动态数据，并通过网络传输数据。
系统运作逻辑为：根据现场加工需求，对系统进行调试后，基于高精度外部时钟信号，设置信号终端检测时间，保证系统在一段时间内若是没有接收到信号，就马上停止运作。控制器在得电后，对外部加工设备、输入输出端口进行初始化设置，同时对串口模式、数据模式、通信情况等进行检查，传感器数据在初始化后持续进行传输、采集，直至加工任务完成。利用FEC实现傳输噪声抗干扰，所有数据编译为独立的模块进行编码以及处理。后续应用根据企业加工需求、制造需求，利用大数据或企业本身的技术工作人员进行分析，以降低自动化加工成本，提高加工效率，有助于技术人员作出明确的决策。
2.2 系统运作
数据准确是保证机械加工、制造自动化技术应用有效性的基础，自动化技术是否能够提高生产效益、生产质量，取决于自动化加工系统是否有强大的决策支持，若干扰因子多或者提供数据不具有特异性，那么技术应用有效性也就无从谈起。刀柄振动等参数需要将传感器安装在刀柄上，而刀柄本身在机床内部，传感器外部障碍物、线路较多，对信号的干扰较强，因此想要验证技术应用是否有效，需要将传输准确率作为测试重点。上述系统在设计测试中，该系统在5km内可实现无丢包通信，满足复杂生产条件下高准确率、远传输距离的要求。系统运作能够实时监测切削加工情况，为技术人员提供可靠的数据支撑。
3 结束语
综上所述，机械加工制造自动化控制，需以数据传输为基础，数据传输质量决定了自动化控制技术应用有效性，传统的自动化控制技术，利用现场总线、局域网络或者移动网络来传输数据，无法获取复杂条件下的加工信息，以致于加工控制较为片面。上述文章阐述以LoRa技术为基础的机械加工过程动态控制系统，能够在加工过程中实现对主轴振动数据、刀具磨损数据的有效监测、采集，系统通信距离较长、抗干扰性能突出，对于机械加工制造决策有着重要的支撑作用。望广大从业者对上述内容有足够的认识，并在实践中不断探寻新的高新技术方法。
参考文献：
[1]王素琼.检测自动化技术在机械制造系统中的应用研究[J]. 自动化与仪器仪表，2017，15（4）：79-80.
[2]史旭东，位云成，薛金森.轨道车辆门框焊接和铣削机器人系统自动化生产线的研究与应用[J].组合机床与自动化加工技术，2016（7）：143-145.
[3]吴爱华，向云南.机械加工制造中自动化技术的应用研究[J].内燃机与配件，2019（22）：234-235.