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1、驱动器行业深度调研及未来发展现状趋势报告围绕推进互联网与制造业、服务业与制造业融合发展以及打造智慧企业的创新需求，探索云制造等网络协同制造新模式；研究智慧空间与工业大数据、服务型制造与制造服务融合等前沿理论；研发与构建产品全生命周期制造服务融合、多模式智能供应链、服务价值链协同、多学科支撑的工业大数据精准分析、在线运维与预测运营等核心模型与关键技术。为重塑制造业技术体系、产业形态和价值链提供理论支撑。针对智能工厂的工程化基础方法和实施手段，研究开发面向CPS的工程工具和实时在线优化控制工具以及先进的模型库知识库，提升智能工厂的工程应用目标。重点研究生产过程与设备的建模仿真与优化控制技术、先进制
2、造智能服务体系与全流程智能优化技术、全过程的数据实时获取分析与信息整合技术、工业互联网语义化编程技术与组态工具、分子级表征建模工具与在线实时优化控制系统设计平台、模块化协同设计工具与实时控制系统设计平台。攻克分子级表征与建模、多层域多尺度建模、系统设计、基于知识和数据的仿真模拟与实时优化、在线服务与全流程优化技术，实现仿真设计与控制优化系统工具与平台。一、 运动控制系统行业的发展情况及发展趋势（一）运动控制行业技术特点及技术发展趋势高可靠性是指产品可在规定条件下和规定时间内完成规定功能的能力，通常以平均无故障时间来界定。工业装备能够长期、稳定地可靠运行是用户的最基本要求。现代工业场景下，装备的
3、系统复杂度提升，非确定性因素增加。作为装备的大脑，运动控制系统需在面对各种作业环境和需求变化的情况下，消除整体系统的非确定性，保证装备的长期稳定有效运行。随着运动控制系统设计更加复杂，软件的可靠性主要体现在其容错能力和代码强健性上，而对于硬件来说，在持续降低系统功耗的同时，提升其在各种严苛环境下（高温高湿、超低温和温度冲击、粉尘油污、腐蚀性气体、金属颗粒物、强电磁干扰等）的抗干扰能力、724小时运行环境中抗疲劳强度、抗扰动能力和信号链传递损失与补偿等。作为智能制造装备的核心基础部件，高可靠性对于运动控制器系统来说是一项基本的核心要求。一方面，在生产过程中需采用经过严格筛选测试的优质元器件，组装
4、过程也应具备严格的质量控制程序，以确保装备长期使用时的高稳定性和高可靠性。另一方面，运行中控制系统的故障源经常来自于各类连接点和运动部件扰动。如何减少连接，强化网络数据传输的实时安全，以更加紧凑的结构实现更加复杂的控制过程，在保证可靠性的同时，还要能够支撑更加复杂的算力需求。实时性作为运动控制系统的一项重要性能指标，是指事件发生的时间确定性（相对与绝对的确定），以及在此基础上数据处理的精准和快速性，这对设备和任务间的时间同步精度，以及系统中的任务执行效率提出了新的要求。实时性需要解决在保证运动控制事件的时间确定性情况下系统的冗余安全、复杂网络中信息实时交互、多时钟源协同精准补偿，复杂系统相位控
5、制中的高速信号处理和大型软件的实时性处理等等。高速高精度是运动控制系统在性能上永恒的追求，面对不同应用场景，高速高精的具体指标有所不同，但总体指标要基于被控对象的模型辨识，对速度和控制精度进行自适应和自优化，取得综合性全局最优。类似木桶效应，一个系统的整体性能取决于最短的木板。输入激励信号源的运动规划与被控对象响应能力是否匹配，系统各控制环节的同步性，传感反馈的物理分辨率精度，系统模型辨识的线性化能力，机械系统谐振频率和动刚度特征，关键部件热传导与热辐射效应，信号链完整度、扰动频域是否与工作频域重合等，都会制约系统整体高速高精度性能指标的达成，成为最短的那块木板。（二）运动控制系统产品及技术发
6、展趋势开放性代表系统要为用户打开二次技术开发、工艺快速迭代升级的技术路径，并为用户自身核心竞争力构建提供必要的技术手段。灵活性意指系统要能适应各种复杂工艺要求的能力，既有性能上的深度和功能上的宽度，还要具备多源异构系统的重构便利性。易用性表示系统需具备人机交互的友好、直观、简便，安装调试的简洁、安全，运行维护的可预测、便捷和低成本。在现代智能制造更高精度、效率和制程柔性化的需求下，未来运动控制系统发展的核心需求之一为实现开放性、灵活性、易用性的统一。传统机械设备采用的电机和I/O数量有限，往往采用一对一直连的方式连接。直连方式最大的问题在于布线复杂，线缆使用量较大，同时传输信号极易受到干扰。为
7、解决这些问题，各装备或部件厂商纷纷采用高速工业总线连接伺服驱动器及运动控制器，网络化趋势明显。采用高速工业总线后，运动控制器、伺服驱动器和I/O模块之间除了常规的控制命令及反馈信息传递外，还可以根据需要实时调节伺服驱动器的各类参数，从而实现更为复杂灵活的控制要求，设备连接的轴数和I/O数量也不断增加。在数字化、智能化发展趋势下，工业总线作为工业数字血管的重要性日益凸显。逐渐成长为现代工业体系内一个独立的产业细分领域，并作为智能制造体系的底层核心技术支撑，成为制造大国产业竞争的战略制高点。在新的工业体系中，工业数据成为制造业的血液，居于核心位置。以工业数据为脉络，整个智能制造逻辑重构为数据产生（
8、工业现场）、数据传输、数据管理与价值发掘几个环节。从制造效率及工业大数据安全可靠角度看，制造业领域必须完整实现从现场总线到工业现场网络全互联的技术升级。未来工业场景下，对工业装备的控制已经不仅仅是几个轴的运动控制和逻辑控制，而是基于全互联的综合系统控制。从底层的智能传感、控制决策、数据信息交互到基于多源异构数据的分析决策，全链打通，实现端到端、端到云的大系统闭环控制，从而实现单台装备、柔性工作站和工作岛及自动化产线的综合运维成本降低、产品生命周期优化、生产效率提升、节能环保等多方面的进步。不同于过去Profinet、EtherCAT等工业上已经具备的工业总线概念，工业现场全互联（高速工业现场网
9、络的安全与互联互通）从标准、架构、交互、数据、应用和业务乃至生态等各个方面都要考虑安全可信体系的建立，还要考虑多主从架构的数据安全与高度同步、多源异构数据链路的多级实时与可靠性、对等网络拓扑及去中心化、分布式数据存储与实时处理、共性模型算法提取与深化，以及智能算力分布等多维技术研发、耦合验证和复杂场景应用。二、 运动控制系统产业链情况运动控制系统产业链上游包括各类电子元器件，如IC芯片、PCB板、晶体管、电阻电容等。产业链的中游主要为运动控制器、驱动器、电机、减速器和传感器等核心部件的提供商或者运动控制系统解决方案提供商。产业链的下游是各类智能制造装备行业。十三五以来，通过试点示范应用、系统解
10、决方案供应商培育、标准体系建设等多措并举，我国制造业数字化网络化智能化转型升级加速，供给能力不断提升。在新兴制造及传统制造领域均涌现出大批领先的高端装备制造企业，并发展出离散型智能制造、流程型智能制造、网络协同制造、大规模个性化定制、远程运维服务等新模式新业态。十四五智能制造发展规划指出，要大力发展智能制造装备、合力发展工业软件产品、着力打造系统解决方案，推动先进工艺、信息技术与制造装备深度融合，带动通用、专用智能制造装备加速研制和迭代升级，到2025年实现研制1，000种先进智能制造装备的目标。汽车发动机、变速箱等高效加工与近净成形成套装备，航空航天大型复合材料智能铺放、成形、加工和检测成套
11、装备，高精度智能化热/冷连轧成套装备，百万吨以上能化乙烯成套装备，新型干法水泥全流程智能化生产线，食品高黏度流体灌装智能成套装备，连续式针织物/纯涤纶织物印染成套装备，满足GMP要求的无菌原料药智能成套装备，极大规模集成电路制造成套装备，新型平板显示制造成套装备等。融合数字孪生、大数据、人工智能、VR/AR、5G、北斗等新技术的智能工控系统、智能工作母机、协作机器人等新型装备。三、 世界制造业发展趋势进入21世纪以来，在经济全球化和社会信息化的背景下，国际制造业竞争日益激烈，对先进制造技术的需求更加迫切。云计算、大数据、移动互联网、物联网、人工智能等新兴信息技术与制造业的深度融合，正在引发对制
12、造业研发设计、生产制造、产业形态和商业模式的深刻变革，科技创新已成为推动先进制造业发展的主要驱动力。（一）智能正成为制造业的关键要素越来越多的制造企业通过应用嵌入式软件、微电子、互联网、物联网等信息技术，提升产品智能化程度和研发设计、生产制造、经营管理的智能化水平，打造高端产品和装备，占据产业制高点。同时，制造装备控制技术的极大提高，使制造装备的自诊断、自维护、自恢复成为现实，并将推动制造装备向智能化阶段迈进。（二）服务促进产业模式变革，重塑制造业价值链在同质化竞争和供大于求的全球市场环境下，制造业产业价值链的高端向研发和产品运营维护等服务生命周期转移，更多的制造企业成为提供产品、服务、支持、
13、自我服务和知识的综合体。服务与制造相互渗透融合，从生产型制造走向服务型制造是大势所趋，产业模式向定制化的规模生产和服务型生产转变特征明显。（三）可持续发展成为制造业与自然、社会协调的重要主题绿色发展理念逐步成为共识，激励制造企业开始重视绿色技术在产品研发设计、生产制造、销售服务和回收利用等产品全生命周期中的应用，创新高效、节能、环保和可循环的新型制造工艺和装备，不断降低资源消耗和环境影响，实现企业经济效益和社会效益的协调优化，符合经济社会可持续发展的低碳环保和循环利用要求。（四）制造大数据和平台成为高附加值增值服务的重要支撑工业大数据是制造企业高附加值增值服务的来源，制造企业全业务数据化在对制
14、造系统数据采集和分析形成业务数据闭环的基础上，将有效支撑企业制造过程优化和经营管理决策，促进企业对市场、用户的精准供给和企业间的资源分享利用，从而打造智慧企业，并为消费者、用户以及企业自身创造显著的增量价值。四、 智能工厂适应工厂智能化的发展趋势，重点研发智能制造标准化共性关键技术，实现智能工厂共性关键技术研发、技术的工程化和产业化。提升我国工业自动化行业的整体创新水平和自主装备能力，满足国家科技创新、产业升级和转型的重大战略需求。（一）工业互联网技术与系统针对物理信息系统中信息与物理交叉融合造成的复杂性系统问题，建立工业互联网复杂系统模型，攻克以智能工厂为对象的全网互联技术，给出工业互联网复
15、杂系统的实现能力、性能分析与评价方法。重点研究工业互联网一体化架构、工业互联网的泛在感知网络互联和实时控制技术、多源异构网络互联与语义化互操作技术、动态自组织软件定义的工业控制网络技术、工业互联网验证测试平台。攻克大规模、异构、高实时、高安全、可重构工业互联网共性关键技术，实现工业互联网系统安全可靠应用，建立工业互联网与智能工厂测试验证平台。（二）智能控制器与系统以新一代信息技术为基础，研制新型、高端、可信智能控制器，提升工厂制造过程和制造装备的自有处理能力和智能水平。重点研究智能装备CPS型控制器与关键技术、基于移动互联的智能产线控制管理器、高可信多重冗余控制系统与关键技术、新一代SCADA
16、系统与关键技术、工业组态和工业监控等工业软件、精密系统装配过程数据采集与控制装置。攻克云端服务、高实时任务、高可信控制共性关键技术，实现实时仿真、全分布式控制、多种控制器无缝集成。（三）制造过程的系统设计、控制与优化针对智能工厂的工程化基础方法和实施手段，研究开发面向CPS的工程工具和实时在线优化控制工具以及先进的模型库知识库，提升智能工厂的工程应用目标。重点研究生产过程与设备的建模仿真与优化控制技术、先进制造智能服务体系与全流程智能优化技术、全过程的数据实时获取分析与信息整合技术、工业互联网语义化编程技术与组态工具、分子级表征建模工具与在线实时优化控制系统设计平台、模块化协同设计工具与实时控制系统设计平台。攻克分子级表征与建模、多层域多尺度建模、系统设计、基于知识和数据的仿真模拟与实时优化、在线服务与全流程优化技术，实现仿真设计与控制优化系统工具与平台。（四）CPS制造执行系统与运营管理针对智能工厂的生产要素
