0 引言
重型机床是高端装备的重要组成部分，是振兴装备制造的重点之一，广泛应用于能源、交通、船舶、工程机械、冶金、航空航天、军工等重点行业和领域。重型机床种类多、数量多、生命周期长、阶段复杂：机床数据包括设计、制造、运行环境、状态、使用等数据；机床数据在生命周期各阶段不断变化，特别是运行过程和运行环境。重型机床数据数量大、种类多、动态性强，具有大数据特点_。近年来，我国重型机床行业在设计制造能力和产品智能化方面都有长足进步，但是在全生命周期管理方面还有很大不足，如重型机床生命周期数据管理、数据利用效率，运行维护管理以及基于数据的反馈设计等。
通过行业分析与典型企业调研，重型机床业在设计、运行、维护维修和大数据管理等方面还存在五个方面的显著需求：(1)管理生命周期数据，反馈到设计端，验证原始设计的正确性，并进行优化设计和创新设计：(2)提取制造过程中的关键要素，形成加工资源库，为重型机床加工使用提供参考：(3)建立MRO数据平台，分析健康度、诊断故障，实现MRO智能化管理；(4)追踪和回溯白身信息，实现设计、制造、使用维护、服务一体化集成；(5)建立面向重型机床的共性知识服务体系，整合行业创新资源，解决重型机床发展中的共性、关键技术问题。
为有效管理重型机床生命周期大数据，用生命周期后期阶段数据反馈于生命周期前期阶段，指导重型机床设计、加工服务和MRO智能服务，需要研究与构建重型机床闭环产品生命周期管理系统模型及其关键技术。
1 智能闭环PLM模型
国内外的专家学者对闭环PLM系统做了一些研究，Kiritsis以通讯技术和智能产品为基础，提出了相应闭环管理的框架。Matsokis建立了以本体为基础的支持闭环PLM的产品数据和知识管理语义对象模型。重庆大学的王旭教授对此进行过综述研究，提出：闭环PLM是一种有效管理产品生命周期活动的信息化战略，通过获取全生命周期内与产品相关的数据，并进行数据的集成、转化和分享实现全生命周期内跨组织问信息流的闭环管理_。现阶段，针对闭环PLM系统的研究也集中于综述以及阶段性的闭环系统，没有建立从产品MRO到产品设计的大闭环模型，更没有相关的技术研究，提出实际的企业应用方案。
结合重型机床装备的行业需求、PLM发展现状和趋势，本文提出一种新型的基于MRO的闭环PLM系统模型（如图1所示），实现基于知识的产品全生命周期过程精细化、智能化管控。集成机床全生命周期大数据，进行分类管理和使用目标性管理。
图1 基于MRO的三重闭环PLM模型
(1)重型机床运行智能闭环模型
针对重型机床运行工况复杂、环境对产品性能影响大、产品对环境感知能力差、白适应和白调整能力不足的特点，建立运行智能闭环。通过有效的反馈机制，机床数据反作用于机床运行过程，根据加工环境和加工状态，进行白调整和白适应，保证设备和人员安全以及加工精度和加工质量，提高重型机床的加工稳定性。
(2)重型机床维护智能闭环模型
针对重型机床装配调试难度大、故障损失影响大、使用寿命艮、可靠性要求高、故障诊断困难、人工干预能力差、故障预警能力低等特点，建立维护智能闭环。整理融合机床生命周期各阶段数据、故障诊断知识和经验以及机床运行数据，形成基于知识的MRO服务体系，进行健康度分析和故障诊断，提供机床维护维修计划，提高机床运行可靠性及无故障运行时间，延长使用寿命。
(3)基于MRO的设计闭环模型
重型机床产品设计阶段对运行使用、维护维修及故障分析考虑不足，缺少对原始设计的验证和结构优化改进．难以满足重型机床单台套定制化设计、高精度和高可靠性要求；缺少对机床使用阶段的工艺设计和指导，缺乏机床操作使用标准和工艺规划参考。针对这一特点，建立基于MR0数据反馈的设计闭环。机床数据反作用于机床设计，支持机床优化和创新，更好地为机床开发服务。
2 闭环PLM系统实现
为了实现上述基于MRO的重型机床装备闭环PLM系统，提出了如图2所示的面向重型机床装备的闭环PLM系统构架，包括基础资源层、数据集成层、平台功能层和产品应用层。
图2 闭环PLM系统架构
基础资源层。系统构架的最底层，由数据采集设备、网络设备和集成开发环境组成。采集机床运行状态数据和环境数据，并进行数据传输和数据交换。数据集成层。提供数据和知识支持。运用数据处理技术，实现数据集成，并采用知识获取、知识识别等技术，提取机床的各阶段知识并与专家系统有效地整合在一起，形成覆盖机床全生命周期的知识体系。平台功能层。将知识数据功能化，提供各项服务功能，包括机床状态监控、运行环境监控、机床知识服务、机床设计反馈、远程故障诊断、维修维护计划、维修执行监控、机床操作指导和加工工艺制定等。产品应用层。将闭环PLM系统付诸实践的过程，结合机床共性和不同机床的特性，构建不同机床系列的闭环PLM体系，实现机床全生命周期的数据管理以及数据反馈，提高运行质量和运行稳定性，实现优化设计。
3 关键技术分析
3.1系统开发基础技术
系统开发的基础技术包括数据接入与感知技术、数据融合与处理技术、产品全生命周期数据管理技术和知识服务技术。获取重型机床生命周期各阶段的复杂、动态以及分散的数据：根据数据特性，分析处理后实现统一管理；结合云计算和云制造的思想，整合机床业分布的知识资源，将整合后的知识资源发布出去，提供知识服务。
3.2 系统开发专项技术
1.运行智能闭环关键技术
应用传感器和ECU模块，感知机床所处环境状态和运行状态，通过白检测技术、白调整与白适应技术，实现运行闭环功能。
重型机床ECU白监测技术。针对实时故障诊断难、安全预警需求强、突发状况处理及时性要求高等特点，运用嵌入式ECU系统，实时获取机床加工状态，鉴别机床当前工作状态，对非安全状态提出预警；对处于突发异常状态的机床采取自处理措施，智能控制机床的启停状态，切换机床的工作模式。
重型机床ECU白调整与白适应技术。重型机床的加工性能受到工作环境、工作状态及加工对象的影响较大，通过分析机床所处环境信息、运行信息、关键零部件寿命信息，形成基于设备ECU智能控制系统，根据环境情况调整机床参数。
2.维护智能闭环关键技术
基于知识的健康状态分析与故障诊断技术。提取设备状态特征，确定状态评价标准，评价设备当前状态及健康度，预测其变化和发展趋势。及时正确地对异常状态或故障状态做出预警，诊断出引起状态变化的本质原因，定位故障位置和失效模型，并提出合理的维修方案。
基于知识的MR0管理体系与技术。将MRO各管理模块结合起来，形成管理框架，调用诊断知识数据，为MRO决策提供数据支持；同时，决策产生的维修数据也可以反馈到知识库，使知识不断丰富。主要包括MRO需求管理模块、MRO过程管理模块、过程优化模块、服务评价模块和备品备件管理模块。
3.基于MRO反馈的设计闭环关键技术
从产品设计和工程设计两个方面对重型机床进行优化设计，提高设计可靠性，同时提高重型复杂机床的无故障运行时间，延长使用寿命。
基于故障数据反馈的d-FMEA产品设计技术，通过对故障数据的分析，确定产品故障的类型：由设计缺陷导致的故障、由产品寿命导致的故障、由顾客误用所导致的故障，根据不同的故障类型，采取相应的措施，进行设计改进，避免故障再次发生。基于运行数据反馈的工程设计技术，针对运行环境和机床加工对象的差异性，进行辅助工艺编制和产品加工，提供关键工艺的工程设计服务，保证设备的最佳运行状态。
4 结束语
随着重型机床设备业的不断发展，用户对于机床的定制化、个性化需求越来越强烈，同时对于机床大数据管理、维护维修要求也越来越高，基于MRO的闭环PLM系统能够实现产品大数据管理，运行状态监控，提供维护服务，反馈产品设计，将越来越受企业的青睐。本文在深入分析重型机床的行业大数据管理、智能设计和运行维护需求，行业发展趋势的基础上，提出基于MR0的重型机床装备闭环PLM系统；描述了闭环PLM理论模型和系统架构：然后详细阐述了实施闭环PLM系统的基础技术和专项技术。为重型机床生命周期管理提供新的方向，同时也为闭环PLM系统的开发实践提供了详细的理论基础和技术支持。
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