非球面光学元件具有优异的光 学特性，广泛应用于大型天文望远 镜、卫星用光学系统、激光核聚变装 置等高尖端科技领域。随着这些领 域对光学系统性能要求的不断提高， 非球面光学元件在口径、面形精度、 表面及亚表面质量等方面的技术参 数指标也节节攀升。在质与量的双 重考验下，光学元件制造装备面临重 大挑战，不仅需要兼顾精度与效率， 更重要的是保持装备的长期可靠运 行和加工质量稳定。西方发达国家 将可靠性与精度保持性作为衡量高 端光学元件制造水平的重要指标，我 国也在“十三五国家科技创新规划” 中明确将提升可靠性和精度保持性 作为制造装备的发展重点 [1]。金刚 石砂轮磨削不仅是大口径光学非球 面的主要加工工艺过程，其加工质量 更决定了后续抛光去除损伤层的耗时问题，磨削加工装备与加工过程稳 定可控成为精密与超精密磨削机床 性能提升的核心问题。
硬件系统的性能提升是确保制 造装备的可靠性和精度保持性的重 要方面，精密与超精密磨床普遍采 用创新型的结构设计，确保其具有 优越的动静态性能。德国弗劳恩霍 夫制造技术研究所基于紧凑型设计 原则开发了五轴磨床，紧凑型设计是 指将功能部件置于一个更小的空间， 通过缩小机床总体尺寸来降低热误 差和阿贝误差等误差因素 [2]。英国 Cranfield 精密加工中心研制的 BoX 超精密磨削机床，采取封闭箱体结构 确保超高的静刚度和动刚度，直线 运动分辨率 1nm，旋转运动分辨率 0.01″，机床采用优良导热材料，具备 闭环温度反馈功能，实现 ±0.1° 的温 度误差控制，加工米级自由曲面光学 玻璃或陶瓷材料面形精度达到 1μm， 亚表面损伤 2~5μm[3]。该中心研制OAGM–2500 多功能三坐标联动 大型磨床，采取油膜轴承确保运动的 平稳控制，并在整个加工空间针对几 何和热误差进行动态补偿，以确保磨 床长期稳定加工精度 [4]。Lindsey[5] 提出了四面体的机床结构，极大改善 了机床的动态刚度，借助于这一创新 型结构，Zhao 等 [6] 设计了四面体磨 床，避免了砂轮不均匀磨损引起的砂 轮高频谐波振动，从而显著改善了硬 脆性材料的加工质量。
虽然结构优化与创新设计可以 大大提升机床性能，但由于在加工和 装配方面的技术难度，以及开发成本 问题，传统结构的机床仍然会在相当 长的时间内占有很大的市场份额，并 且已有机床也迫切需要有效的方法 和手段提升其加工性能和可靠性。对于高精度磨床而言，稳定高质量磨 削的实现涉及两个方面：首先磨床 本身的运行过程需要平稳可靠；其 次磨削工艺过程需要稳定可控。在 磨床运行过程中，各移动部件难以避 免的出现受力变形、摩擦热变形、振 动误差等问题，造成机床定位精度和 动态性能的降低，从而影响到加工精 度和表面质量。磨削工艺过程相比 于切削等确定性刀具加工更为复杂， 金刚石砂轮磨削是众多在空间上随 机分布、切削能力各异的切削微刃综 合作用的结果，砂轮与工件干涉行为 复杂多样，且随着去除材料体积的增 加，砂轮表面磨粒会出现不同情况的 磨损、崩碎、剥落等现象，量变的累积 引起宏观上砂轮磨削性能退化的质 变，磨削质量波动在所难免。借助于 传感检测技术，获得磨床运行过程和 磨削加工过程动态过程信号，建立信 号特征与机床误差及砂轮性能的关 系，实施在线监测与反馈控制，是现 有硬件条件下实现稳定质量高精度 磨削的主要手段 [7]。目前，监测系统已经成为精密与 超精密磨床的必要组成部分。磨削 过程的复杂性以及精密与超精密磨 削对精度和质量的高要求，是磨削制 造装备智能化成为高可靠性质量控 制得以实现的根本。自从 2006 年 日本 MAZAK 公司提出“智能机床 （Intelligent Machine）”的新一代高档 数控机床，“智能化”成为信息技术 和制造装备相融合的热门发展方向。在人工智能和工业大数据的推进下， 通过对机床、加工过程以及环境等信 息的全面获取与综合分析，完成机床 与刀具状况的自我感知和自我学习， 实现加工性能评估与加工行为优化， 成为智能监测系统的终极目标 [8]。
在磨削装备智能监测方面，Narita 等 [9] 提出面向未来的机床（Future Oriented Machine Tools，FOMT）创 新理念以用于智能制造，主要包括管 理、预测、监视和决策 4 个功能模块， 涉及机床从设计到使用的完整生命 周期。Xu 等 [10] 指出可以通过桌面 型系统和嵌入式系统两种方式实现 磨床的智能化改造，桌面系统更加 关注于工具优化和参数选择，而全面 的实现智能磨床的理念则需要在更 为开放的数控系统中，将监测与控制 融合一体。Morgan[11] 开发了集成于 CNC 的智能磨削辅助系统，以数据 库为基础，通过对磨床、材料、砂轮、 冷却液、加工过程等全方位数据的存 储和分析，实现磨削参数和砂轮修整 周期优化，以及避免磨削烧伤问题。
本文主要介绍了厦门大学微纳 加工与检测联合实验室在大口径光 学元件磨削监控技术方面的研究进展，以实验室开发的大口径光学元 件精密磨削机床 UPG80 为具体监 测对象，搭建精密磨床智能监测系统，对机床全生命过程中的动态信号 和相关数据进行采集、分析与管理， 确保机床安全平稳运行，维持磨削 质量稳定。监测系统利用高性能的 NI–PXI 系统搭建监测硬件平台，以 SQL Server 数据库为底层支撑，在 Labview 环境下编写监测软件，采取 内部、内置与外置传感器相结合的方 式，获取磨床运行过程和磨削加工过 程中的振动、温度、压力、流量、声发 射等多种信号，监测系统还通过与数 控系统的通信获取磨床运行参数以 及关键部件内部传感器数据等重要 信息，在磨床全生命过程大数据的基 础上，实现智能磨削的最终目标。本 文将从监测方案、监测软件构成以及 具体监测目标 3 个方面详细介绍精密磨床智能监测系统。
1 总体思路
首先针对具体磨床，确定监测对 象和监测方案。UPG80 超精密磨削 机床采用立柱移动式卧轴矩台平面 磨床结构，床身和底座分体铸件呈 T 形布局，砂轮主轴采取液体动静压轴 承支撑，确保高回转精度和运动平稳 性，各轴传动系统由伺服电机带动高 精度滚珠丝杠，X、Y 方向采用拼块 式液体静压导轨，并通过纳米级分辨 率的线性光栅构成全闭环控制回路。机床数控系统采用西门子 840D– DSL，基于 Windows 操作平台，实现 四轴数控。磨床的辅助系统包括冷 却系统、过滤装置、润滑系统、油水雾 净化装置。监测系统主要针对磨削干涉过 程和机床运行过程进行监测。在金 刚石砂轮与光学硬脆性材料磨削干 涉的过程中，砂轮表面磨粒与工件挤 压、刮擦、碰撞等的复杂相互作用会 产生磨削力、磨削振动、磨削升温以 及声发射等物理现象。机床运行方 面，机床受力变形、运动部件振动、导 轨摩擦升温，磨削液压力与流量，以 及主轴和电机等部件的内部信号等， 都能一定程度上反映机床的运行状 况。综合考虑，采取外置传感器的方 式获得机床温升形变、动部件振动和 磨削过程信号，以内置传感器的方式 获得磨削液循环管路信号，主轴和电 机等关键部件运行情况则直接利用 其自带的内部传感器，外置传感器信号直接由监测系统采集硬件获得，内 置传感器、内部传感器信号和其他加 工参数等，则以数控系统为桥梁输入 采集系统。
监测系统总体构架如图 1 所示， 以美国 NI 公司 PXI 平台为基础构 建监测系统，主要模块包括：8 槽 3U PXI Express 机箱 PXIe–1082，双核 PXI 控制器 PXIe–9135，3 张 8 通道 PXIe–4492 同步采集卡，最大采样率 204.8kHz，模块具有 24 位模拟输入 和 IEPE 恒定电流信号调理，用于多 路振动信号的同步采集，1 张 4 通道 PXI–6115 多功能 I/O 模块，最大模 拟量输入采样频率达到 10MHz，用 于超高频声发射信号采样需求。PXI 控制器通过 485 串行总线实现低频 信号的采集和传输，数控系统内部存 储数据，包括内置和内部传感器获取 的机床运行状态数据以及加工参数 等，由数控系统 OPC 服务器通过以 太网口输送给 PXI控制器。监测系 统以 SQL Server 数据库为支撑，实 时获取并管理磨床使用过程中的所 有静态和动态数据，实现机床运行状 态监测、砂轮磨削性能评价和机床热 误差补偿。
2 监测对象
加工装备的监测信号类型主要 包括振动、温度、力、声发射、功率、流 量、压力等 [12–14]，这些信号均在一定 程度上反映了装备及加工状态信息， 且各有利弊。磨床监测系统从高可 靠性和实时性出发，尝试以精简的系 统实现监测目标，以下针对所选择的 主要监测对象，在测点布置、选型以 及监测优势等方面进行详细描述。
2.1 振动信号
砂轮和工件的磨削干涉、各轴电 机以及其他部件运动等均会产生振 动，影响机床精度和加工质量。在各 轴电机输出端布置振动传感器，以监 测机床内部振源振动情况。砂轮与 工件的磨削振动最终将反映在工件 上，在工件表面形成振纹，同时使得亚表面损伤深度加深。工件表面法 线方向是振动误差敏感方向，高速 旋转的砂轮主轴系统相对于工作台 而言，是其主要产生来源，另外砂轮 主轴振动对于机床长期稳定运行也 至关重要，为此将对主轴振动进行重 点监测。另外，对于机床辅助系统的 振源，为了减小振动影响，在机床设 计时已将附属设备与机床本体进行 了隔离，附属设备和环境振动属于机 床地基振动，在底座布置传感器对机 床外部振源进行监测。综上，在主 轴前后端、立柱电机以及底座电机、 工作台表面和工作台底座等共 6 个 位置布置 PCB356A17 三轴加速度 传感振动器，传感器的频响范围为 0.5~3kHz，获得每个测点的 X、Y、Z 3 个方向共 18 路振动信号，对机床及 环境振动情况进行监测。
2.2 温度信号
机床内外热源会导致机床组成 部件发生热变形，从而引起机床加工 误差。热误差约占机床误差的 40%， 机床精度越高，热误差比重越大 [15]。机床放置于恒温车间，环境热辐射等 外部热源对加工精度的影响可忽略 不计。磨床内部热源主要包括磨削 热、运动部件摩擦热、电机及液压系 统生热等。其中，磨削干涉作用产生 的热量绝大多数通过冷却液循环系 统带离机床本体，而其他机床正常运 转产生的热量则是结构部件变形的 决定因素，是机床热误差控制的主要 考虑对象。为此，整机温度监测主要 考虑机床运动引起的升温现象。机 床主要运动形式是 X、Y、Z 三轴的移 动以及电主轴的旋转运动，选择 16 个位置布置温度传感器，温度传感器 型号为CT100，测温范围为 0~80℃， 精度 ±0.03℃，传感器具体位置如图 2 所示，测点位置描述如表 1 所示。
2.3 声发射信号
声发射信号是材料在受到外荷 载作用时，内部储存的应变能快速 释放产生的弹性波 [16–17]。加工过程 中，工具和工件表面的各种干涉行 为会产生丰富的声发射信号，声发 射信号是公认的最能灵敏表征加工 过程的动态信号 [18–21]。但是，声发 射信号在实际监测应用中也存在一 些问题，其随机性大，且容易受到加 工条件的影响，几十到几百 kHz 的 频率范围也给实时监测的实现带来 一定困难。现有研究表明，硬脆性材 料破裂尺度与声发射频率存在一定 关系 [22–24]，对于金刚石砂轮磨削光学材料而言，砂轮表面磨粒对工件的切 削、刮擦和挤压等多种作用造成材料 不同尺度的破裂，从而释放不同频率 的声发射弹性波。为全面掌握砂轮 磨削过程的微观干涉行为，监测系统 选择低频和中高频两种响应范围的 声发射传感器，以确保全面获取不同 磨损程度砂轮磨削光学材料的声发 射信号，选择美国物理声学所的 R6A 和 R50A 声发射传感器安装在工件 定位挡铁的侧面，传感器响应范围分 别是 35~100kHz 和 100~700kHz。
2.4 其他信号
以上讨论的振动、温度和声发射 信号属于外置传感器获取的信号，UPG80 超精密磨削机床采用模块化 设计，主轴和静压导轨等模块均配备 内部传感检测单元，反映了机床安全 运行情况，为了更加全面统一掌握和 管理磨床运行数据，监测系统需要 获取这些内部传感器的信号，主要是 主轴和各静压导轨的油温与油压等。另外，磨削液循环系统也至关重要， 在供液故障或压力流量不达标时，不 仅影响磨削质量，还会造成砂轮和工 件严重损伤，为此需要对磨削液循环 系统中各关键位置的温度、流量、压 力等进行实时监测，存在严重问题及 时自动停机。因此，在磨削液池中布 置液位和温度传感器，在磨削液过滤 器进出口安装压力传感器，在磨削液 机床入口处安装流量传感器，对磨削 液循环系统进行全面监测。磨削液 监测系统较之其他监测信号而言较 为独立，且需要数控系统实时响应， 在液位、流量、压力等低于阈值时，及 时停机中断加工，因此，磨削液循环 系统传感检测数据借助于数控系统 的 PLC 扩展模块获取，再以数控系 统为桥梁传输给 PXI 监测平台进行 存储、管理和反馈。