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    人机智能化CAPP系统及其发展

    2006-06-14 中国自动化

        计算机辅助工艺设计(CAPP :Computer-aided process planning) 是指在人和计算机组成的系统中,根据约束条件和资源条件,将零件的设计信息转换为制造零件所需的一系列加工操作,并人机交互或自动地生成零件的加工工艺规程. 也即是将产品设计信息与制造环境提供的所有可能的加工能力信息进行匹配与优化的过程. 迄今为止,CAPP的研究已经历了40 余年,取得了许多重大的研究成果,获得了一定的经济效益. 特别是将专家系统、神经网络和模糊逻辑等人工智能技术应用于CAPP之后,工艺知识获取、表达和运用的有效性和灵活性有了很大改观,CAPP系统的实用化和工程化水平得到了很大提高.尽管如此,CAPP 仍然有许多尚未解决的重要问题,其应用的实际效果与企业的工程需求还相差甚远,已经成为实现CAD/CAPP/CAM集成的瓶颈. 
        正当CAPP 技术(包括人工智能技术) 的研究陷入困境而停滞不前时,国内外专家学者提出了人机智能系统的构想,这为CAPP 系统的研究与发展开辟了一条充满光明前景的崭新途径. 早在1990 年,著名科学家钱学森就提出了“综合集成工程”(Metasynthetic engineering) 的思想,指出“我们要研究的是人与机器相结合的智能系统,不能把人排除在外,是一个人机智能系统”. 1991 年,美国斯坦福大学的里南(Lenat) 和费根鲍姆( Feigenbaum) 提出“人机合作预测”(Man-machine synergy prediction) 是知识系统的“第二纪元”,并指出“系统将使智能计算机与智能人之间成为一种同事关系,人与计算机各自执行自己最擅长的任务,系统的智能就是为这种合作的产物”;1994 年,法国克洛德·贝纳尔—里昂第一大学的Francois Chevener 认为:问题求解常常不能自动进行,因为对于一些子问题,计算机找不到相应的解决策略或知识,只能靠人来解决,所以人必须能够干涉自动的问题求解过程. 1994~1995 年,路甬祥等又提出“人机一体化系统”(Humachine system) 的技术立论、科学体系和关键技术. 1999 年,在第49 届CIRP 年会上,瑞典的乔柏( Kjellberg) 所作的主题报告“面向人的生产系统的设计”得到了各国与会代表的认同,并认为21 世纪的制造系统应当从面向技术转向面向人.
        由此可见,CAPP 系统今后的发展方向应采取以人为中心、人机一体的技术路线,研究基于知识的人机智能化CAPP 系统的体系结构和关键技术,建立一种新型的面向人的CAPP 系统, 从而真正提高CAPP 的应用水平.
        1  CAPP 系统的发展历程
        计算机辅助工艺设计的研究在国际上始于20世纪60年代后期,其早期意图就是建立包括工艺卡片生成、工艺内容存储及工艺规程检索在内的计算机辅助系统. 它只是将计算机当作存储、整理、计算和提取信息的工具,以帮助减少工艺人员所做的事务性工作,从而节省工艺设计的时间. 这样的系统没有工艺决策能力和排序功能,因而不具有通用性. 而真正具有通用意义的CAPP系统是1969年以挪威开发的AUTOPROS系统为开端,其后很多的CAPP系统都受到这个系统的影响. 将计算机辅助工艺设计正式命名为CAPP 则是在计算机辅助工艺设计发展史上具有里程碑意义的美国计算机辅助制造国际组织CAM-I (Computer aided manufacturing-international )于1976 年所推出的CAM-I’S automated process planning 系统. 1985 年1 月CIRP 首次举行了CAPP 专题研讨会,11 月美国ASME 冬季年会的主题定为“计算机辅助/ 智能工艺过程设计”,1987 年6 月CIRP 又举行了CAPP 的专题学术研讨会,从而使CAPP 系统的研究进入了一个崭新的时代.
        中国在20世纪80年代初期开始了CAPP的理论研究和系统开发工作. 1982年,同济大学的TOJ ICAP系统率先研制成功并进入国内市场. 西北工业大学、上海航空航天大学、贵阳交通大学、郑州航空航天大学等单位也研制成功了适用于特定类型零件的CAPP系统. 1986 年3月,中国制定并启动863 计划,并在后续的863/CIMS主题计划中设立了多项与CAPP 相关的关键技术攻关项目或子项目、目标产品发展项目以及软件重大专项,同时大力推广应用示范工程. 1988 年5 月,在郑州航空航天大学召开了国内第一次CAPP 的专题研讨会,受到广大科研院所和制造企业的普遍关注,引发了国内的CAPP 研究热潮. 1989 年,国家863/ CIMS 工艺设计自动化工程实验室在北京交通大学正式建立,主要从事异地分布式CAPP 系统体系结构及实现技术等方面的研究与开发工作,取得了许多的研究成果.
        2  CAPP 系统的智能技术
        在CAPP 系统中,由于有相当多的问题求解是极其复杂的,常常没有算法可遵循,或者即使有计算方法,也是NP(Nondeterministic polynomial-bounded) 问题. 因此人们就用人工的方法和技术来模拟人类求解复杂问题的思维方式和过程,实现某些“机器思维”,从而解决需要人类专家才能处理的工艺问题,这样就导致了人工智能的产生并在CAPP 系统中获得广泛应用.
        2. 1  人类智能及其特征
        我们知道,人类被誉为万物之灵,灵就灵在人类具有一个“智慧”的大脑. 然而,人类对客观世界的认识越清楚的同时,却对自己的大脑产生智能的机理仍然迷雾茫茫,知之甚少. 如此看来,智能作为科学技术的三大起源难题(宇宙起源、生命起源和智能起源) 之一,只能有待于21 世纪解决了. 智能一词来源于拉丁语“Legere”,意思是收集、汇集. 到目前为止,对于智能,还没有一个统一的看法. 一般认为:智能是运用信息和知识采取理智行动的能力. 通俗地说,智能可以理解为能获取知识并运用知识解决问题的能力.
        考察和分析人类智能活动的全过程,不难发现,思维是整个智能活动中最核心、最本质和最复杂的部分. 没有思维就没有人类的智能,也就不可能使人类远远超出其它动物而成为万物之灵. 1984 年,钱学森教授倡导开展思维科学的研究,并将人类思维划分为“抽象(逻辑) 思维、形象(直觉) 思维和灵感(顿悟) 思维”,同时指出虽然划分为三种思维,但实际上人的每个思维活动过程都不会是单纯的一种思维在起作用,往往是两种,甚至是三种思维交错混合在一起共同起作用. 三种思维的基本特点如表1所示.
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        人类智能的上述特点也正好说明了尽管冯·诺依曼(Von Neumann) 计算机处理速度极快、存储容量极大、符号推理能力极强,但还是远不如人类聪明的根本原因. 当然,人类智能毕竟是数十万年的大脑进化、数百万年的人类进化和数亿万年的生物进化的结晶,是高度的时间复杂性和巨大的空间复杂性交织而成的,有着无限奥秘和无穷智慧的脑神经系统的产物,远非采用若干硅片在数十年内就能完全模拟成功的.
        就工艺设计过程而言,人脑的思维活动就明显地表现出了几种思维形式的综合特点. 它既是逻辑性和跳跃性的统一,又是顺序性和并发性的统一;既可能“循序渐进,逐步推理”,又可能“灵机一动,计上心来”,还可能“突发奇想,另辟蹊径”. 人脑在思维时能够根据以往经验分析大量的外界信息,对许多复杂问题做出判断,然后再在此基础上进行概括和总结,以达到条理化和逻辑化,最后得到解决问题的满意方案. 同时,人类思维还能够根据直觉做出决策.譬如在对一个零件进行工艺设计时,一个经验丰富的工艺专家可在看到零件图纸的短暂时间内,就能形成该零件的加工方法、装夹方案和初步的加工路线,并能注意到可能存在的某些关键问题和重要工序,然后再按一定的工艺理论逐步分解和细化,以形成符合制造环境的工艺规程. 在这一过程中,人类思维始终能够前后一致、全面细致地进行协调. 但是,冯·诺依曼计算机在解决问题时,则不具备直觉性和并发性,既不能“突如其来,一气呵成”,也不能在同一个时间内形成多个问题的解决办法并相互协调(尽管运算速度可以无限的快) ,即计算机总是有顺序、有条理地按一定程序解决问题.
    2. 2  人工智能及其特征 
        人工智能是相对于人类智能(即生物高级智能或自然智能) 而言的,它是采用人工的方法和技术来模拟、延伸和扩展人类智能行为的一门综合学科.1956 年夏天,在美国的达特茅斯学院召开了一次影响深远的历史性会议,人工智能这个术语就是在此次会议上由该校数学助教约翰·麦卡锡等10 名年青学者在为期2 个月的“机器模拟人类智能”的学术研讨会中正式提出来的. 后来,达特茅斯学院被看作是人工智能的诞生地,他们10 人也被科学界誉为“十大金刚”,并大多成为人工智能的泰山北斗,而麦卡锡本人,在美国也常常被认为是“人工智能之父”. 人工智能与空间技术、原子能技术一起被誉为20 世纪的三大科技成就. 经过40 多年的研究和发展,人工智能研究已取得不少成果,其应用渗透到各个领域,特别是专家系统、智能决策、智能机器人、自然语言理解等方面的成就更是促进了人工智能的进一步发展. 人工智能主要包括推理、学习和联想三大智能要素. 当前,人工智能的推理功能已获突破,学习功能正在研究之中,联想功能尚处在探索阶段.
        由于人工智能是通过智能机器或智能系统来实现其功能的,且其中的控制核心是计算机,所以人类大脑与计算机的控制过程在某些方面具有相似性.然而,人类大脑毕竟不同于计算机,两者之间存在着巨大的差异,如表2 所示.
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        由表2 可知,计算机在处理速度、存贮容量、数值计算、逻辑推理等方面具有非常明显的优势,而人类大脑却在学习能力、创造能力、环境适应能力以及经验总结和知识归纳等方面有着计算机无法比拟的能力. 当然,随着计算机科学与技术的发展,将来的智能计算机是会具有创造功能的,但它的这种创造功能归根到底也是由人事先赋予的,是人类创造功能的结果和延伸,在本质上改变不了只是人的工具的属性.
        3  人机智能化CAPP 体系构想
        因为智能水平是衡量CAPP 系统性能的一个关键因素,更因为冯·诺依曼(Von Neumann) 计算机在解决工艺设计问题时所表现出来的严重缺陷,为了弥补其不足,更为了扩展其性能,所以人们才考虑将人类智能与人工智能结合起来,将各种人工智能的思想、方法和技术引入到CAPP 系统中去.
        最近十年,随着IMS 的发展,人们对在制造系统中发挥人的创新能力和人的智能给予了高度关注.因此,在国内学者提出了“人机一体化”思想的同时,国外也提出了“Holonic 制造系统”(Holonic manufacturing system:HMS) 的概念,且成为国际合作研究计划IMS 的项目之一. 在HMS 中,人在制造中的作用被重新定义和更加重视. 人不再被看作是干预因素,而是被当作构成整个制造环境中一个重要的组成部分,并使个人技能得以充分发挥. 在CAPP的研究与实践中,笔者也认识到两个基本准则:一是人的积极参与,不仅不会削弱CAPP 系统的整体性能和运行质量,而且会在更大程度上提高CAPP 系统的集成度和智能水平;二是人在系统中扮演的角色将更加重要,人将永远是系统中最有创造性的知识源和关键问题的最终决策者. 王先逵教授提出:建立一种“人机一体化”的智能系统,充分发挥人的智能优势,以合理的代价实现较高的智能,这在很长一段时间内将是开发CAPP 系统的一个指导原则.
        根据上述原则,在开发CAPP 系统时,就应该基于人机一体化思想,将人类智能与人工智能技术结合起来,研究工艺规划中人与计算机之间的耦合关系和协作方式,将过去的“完全智能化”变为“适当智能化”,将以往“以计算机为中心的人机交互”方式转变为“以人为中心的人机一体”方式,并应用各种人工智能技术,实现各阶段各种有效的智能化在线辅助,从而建立一种新型的面向人的人机智能化CAPP系统. 图1 给出了一种人机智能化CAPP 系统框架.
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        在图1 中,系统的核心是人机协同决策模块. 其基本思想是使人和计算机处在平等合作的地位上,使两者的决策既有分工又有协作. 一方面通过人机决策任务分配,将适合于计算机的决策任务交给计算机去做,如加工刀具选择决策和工艺尺寸计算决策等,将适合于人的决策任务交给人去做,如加工顺序决策和装夹方案决策等. 两者在共同决策过程中取长补短,协商决策,以达成共识. 另一方面,由于人和计算机解决问题的方式、程序及其知识有所不同,所以人和计算机对有些问题可以同时做出决策,最后通过综合评价得到比较合理的结果. 通过这样的人机共同决策将人类智能与人工智能融合在一起,能够进一步提高决策的可靠性,但这种决策方式的全面实现还有待于机器学习以及对人类语言理解的进一步提高.
    4  人机智能化CAPP 系统的关键技术 
        在人机智能化CAPP 系统中,根据“以人为中心、人机一体化”的思想,采取“人机交互感知、人机综合推理、人机协同决策”的技术路线,人与计算机共同组成一个综合系统,通过人机智能接口,在人与计算机之间建立一种新型的耦合关系,从而实现人机最佳协同合作. 在这里,人机耦合是整个系统的瓶颈,而计算机技术和信息技术是实现人机耦合的核心,超介质处理方法(即可视化技术、虚拟现实技术和智能体技术等) 是实现人机耦合的手段.
        4. 1  人机交互感知技术
        (1) 人类子系统通过视觉、听觉、触觉等感觉器官感知制造系统内部和外部的各种信息(包括零件工艺信息) ,并将筛选后的有用信息输入给系统的处理模块,为零件的初始工艺设计或工艺规程的实时修正提供依据;
        (2) 计算机子系统通过扫描仪、数码摄像、语音录入、传感器等物理设备感知图纸、零件和声音信息以及制造系统在运行过程中的其它信息,在对各类信息进行归纳整理后,从中提取为工艺设计所需要的信息;
        (3) 计算机子系统通过CAD/CAPP/CAM集成系统感知与工艺设计相关的信息,并将所感知的信息进行加工处理后再传递给人类子系统,让人类子系统进行二次感知.
        经过人机交互感知,使系统获得更完备、更准确、更可靠的工艺设计信息.
        4. 2  人机综合推理技术
        对于面向人的工艺设计系统,应采用“层次分解、逐步求精”的方法,按照工艺理论与工艺习惯分层次分阶段进行规划. 为此,需要将工艺设计任务分解为“毛坯设计、装夹方案设计、加工方法决策、加工顺序决策、设备与工装选择、工序设计和工艺规程设计”7 个子任务. 每个子任务又可再划分为若干个子子任务. 这样,人机综合推理就可以对系统中的所有子任务进行求解,全部子任务求解结束后,工艺规程即告完成.
        (1) 计算机子系统应该充分发挥逻辑推理能力和计算能力的特长,利用工艺知识库和综合数据库进行严密的逻辑推理,得出多个可行的、完整的零件工艺规程;
        (2) 人类子系统应该发挥形象思维和灵感思维的优势,运用过去积累的经验和直觉对人机交互感知的信息进行综合判断,得出可行的工艺方案(该方案可以是完整的工艺路线,也可以是几个重要工序的安排,还可以是某个工序工步的特殊安排) .
        4. 3  人机协同决策技术
        在已获得的零件工艺规程基础上,根据零件特征、加工条件、生产环境、工艺习惯等进行决策.
        (1) 计算机子系统对多个工艺方案进行初步评价,得出符合当前制造环境的备选工艺方案;
        (2) 根据模糊综合评判原则,人类子系统和计算机子系统协同对备选工艺方案进行综合评判,找出最佳工艺方案;
        (3) 人类子系统对最佳工艺方案进行修正与调整. 特别对于定位装夹方案、工序工步排序和特殊工序安排等内容,应采取人主机辅的原则进行决策.
        5  结 语
        综上所述,在制造系统中,人的核心作用是不可替代的.在制造系统的人—机关系问题上,CIMS 最初的思想是强调高度自动化,但在研究和应用实践中产生的种种问题,使人们逐渐认识到了适度自动化的重要性. 所以,对于CAPP 系统的发展,应采取以人为中心,人机一体的技术路线,建立一种新型的面向人的CAPP 人机一体化智能系统. 人与计算机相互合作,各自执行自己最擅长的工作. 人类智能与人工智能相互补充,共同感知,共同思维、协同决策,以合理的代价实现较高的智能,使CAPP 系统达到最佳的经济目标和最佳的整体效益. 当然,我们还需要进行进一步的理论研究和实践探索,着重解决在感知、思维、决策这三个层面上人机耦合的内在机制和实现方法,从而真正提高CAPP 系统的实用化和工程化水平.


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