智能制造中的技术范文

关键词：机电一体化；智能控制；应用；研究

Abstract:Thisarticlefromtheintelligentsystemandelectromechanicalintegrationpointofview,focusonthetwofusionapplications,applicationofintelligentcontrolofmechanicalandelectricalintegrationsystem.

Keywords:mechatronics;intelligentcontrol;application;research

中图分类号：TH-39文献标识码：A文章编号：2095-2104(2013)

智能控制技术是在传统控制技术的基础上，利用先进的计算机技术与网络通讯技术发展起来的一项技术，是二十一世纪机电一体化技术发展的最新方向。智能控制技术的优劣在很大程度上影响着机电一体化系统的正常运行。通过模糊系统、遗传算法、专家系统及神经网络等四项技术的应用，我国机电一体化技术非常顺利地实现了智能化的控制，从而促进了我国机电一体化系统的健康长远发展。

一、关于机电一体化的概述

（一）机电一体化的含义。

所谓机电一体化，又称机械电子学，是指将电工电子技术、信息技术、接口技术、机械技术、微电子技术、传感器技术、信号变换技术等多支技术进行有机地结合，并综合应用到实际生产生活中去的一项综合性的技术。

（二）机电一体化的基本内容与组成要素及原则。

机电一体化的基本内容包括以下几个方面：一是机械技术，二是计算机与信息技术，三是系统技术，四是自动控制技术，五是传感检测技术，六是伺服传动技术。机电一体化的组成要素包括：一是结构组成要素；二是运动组成要素；三是感知组成要素；四是职能组成要素。机电一体化的四大原则包括：一是结构耦合；二是运动传递；三是信息控制；四是能量转换。

二、关于智能控制

（一）智能控制的含义。

所谓智能控制，就是指在无人干预的情况下能自主地驱动智能机器实现控制目标的自动控制技术，是用计算机模拟人类智能的一个重要领域，主要面向比传统控制更为复杂、多样的控制任务和控制目的，为当今社会的发展带来了更为广泛的适应空间，解决了传统控制无法实现的复杂系统的控制。传统的控制只是智能控制中的一个组成部分，是智能控制最底层的阶段。智能控制是由多个学科相互交叉所形成的学科，它的理论基础包括信息论、自动控制论、运筹学及人工智能等内容。

（二）智能控制的特征。

智能控制具有以下特征：一是智能控制的核心在高层控制，即组织级；二是智能控制器具有非线性特性；三是智能控制具有变结构特点；四是智能控制器具有总体自寻优特性；五是智能控制系统应能满足多样性目标的高性能要求；六是智能控制是一门边缘交叉学科；七是智能控制是一个新兴的研究领域。

（三）智能控制的类型。

一是集成或者混合（复合）控制；二是分级递阶控制系统；三是专家控制系统（ExpertSystem)；四是人工神经网络控制系统；五是学习控制系统；六是进化计算与遗传算法；七是组合智能控制方法等。

（四）智能控制发展的趋势。

智能控制系统具有极强的学习功能、组织功能及适应，其在机电一体化方面的广泛应用是当前智能控制的一大发展趋势。遗传算法、专家系统及神经网络是应用在机电一体化系统中的最常见的四种技术，它们之间存在着相互依存、相辅相成的关系。近年来，智能控制技术在国内外已有了较大的发展，己进入工程化，实用化的阶段。但作为一门新兴的理论技术，它还处在一个发展时期。然而，随着人工智能技术，计算机技术的迅速发展，智能控制必将迎来它的发展新时期。

三、智能控制在机电一体化系统中的应用

从20世纪90年代后期，机电一体化技术向智能控制发展，开辟了机电一体化技术发展的新篇章。机电一体化的未来发展必将是以智能化作为主要方向，智能控制的优劣直接决定机电一体化系统的整体水平。

（一）智能控制在机械制造过程中的应用。

机械制造是机电一体化系统中的重要组成部分，当前最先进的机械制造技术就是将智能控制技术与计算机辅助技术有机结合，向智能机械制造技术的方向发展。其最终目标是利用先进的计算机技术取代一部分脑力劳动，从而模拟人类制造机械的活动。同时，智能控制技术利用神经网络系统计算的方法对机械制造的现状进行动态地模拟，通过传感器融合技术将采集的信息进行预处理，从而修改控制模式中的参数数据。智能控制在机械制造中的应用领域包括：机械故障智能诊断、机械制造系统的智能监控与检测、智能传感器及智能学习等。

（二）智能控制在数控领域中的应用。

随着科学技术的发展，我国的机电一体化技术的发展对数控技术提出了更高的要求，不仅需要完成很多的智能功能，还需要扩展、模拟、延伸等新的智能功能，从而使得数控技术可以实现智能编程、智能监控、建立智能数据库等目标，运用智能控制技术可以实现这些目标。比如说，利用专家系统可以数控领域中难以确定算法与结构不明确的一些问题进行综合处理，再运用推理规则将数控现场的一些数控故障信息进行推理，从而获得维修数控机械的一些指导性建议。

（三）智能控制在机器人领域中的应用。

机器人所具有非线性、强耦合、时变性的特征主要体现在动力系统中，在控制参数的系统中机器人具有多任务及多边变性的特征，这些特征适合智能控制技术的应用。当前智能控制技术在机器人领域中的应用主要表现在以下几个方面：一是机器人手臂姿态及动作的智能控制；二是机器人在多传感器信息融合与视觉处理方面的智能控制；三是机器人在行走路径与行走轨迹跟踪方面的智能控制；四是通过专家控制系统对机器人的运动环境进行定位、监测、建模及规划控制等方面的探究。

（四）智能控制在建筑工程中的应用。

智能控制在建筑工程中的应用主要表现在以下几个方面：一是智能控制在建筑物照明系统中的应用，它主要通过通信与计算机控制的联网，对每一个时段的照明系统进行控制，主要表现在对照明时间、照明系统的节能、照明逻辑方面的智能控制；二是对建筑物内的空调进行智能控制，通过比例积分调节器闭环的方式对空调在夏季与冬季使用时的模式进行设置，可以智能地调节空调的风阀，在确保建筑内空气质量的同时，减少能量的浪费。

四、结语

随着微电子技术及超大规模的集成电路的发展，我国的机电一体化技术越来越成熟，在工业与农业的发展中发挥着至关重要的作用。但在实际的生活中，很多机电一体化应用中的农业与工业对象具有多层次、不确定性、非线性等特征，给机电一体化的发展带来了很大的难题。智能控制系统的出现及应用，为机电一体化的长远发展创造了良好的外部环境。因此，智能控制在机电一体化方面的应用越来越受到人们的重视。

参考文献：

[1]董勇,谢士敏.机电一体化系统中智能控制的应用体会[J].数字技术与应用，2011(10).

智能制造中的技术范文篇2

发达国家的再工业思潮与作为新经济代表的中国的工业技术化和信息化深度融合发展模式，几乎在同一时期推出，预示着人类工业文明的发展又到了一个新的转折点。2012年11月，美国GE公司了《工业互联网：突破智慧与机器的界限》白皮书。2013年4月，德国政府在汉诺威工业博览会上提出了“工业4.0”的国家发展战略。2015年上半年，中国政府提出“中国制造2025”的发展规划。世界上规模最大的几个经济体不约而同地提出各自的发展战略，并且都把工业互联网和智能制造紧密地联系在一起，这绝对不是一种巧合。在此背景下，分析工业互联网的内涵，并揭示它在智能制造中的作用，对于正处在转型升级关键期的中国经济来说是非常有意义的。

工业互联网的内涵

从目前工业界关于工业互联网的研究与实践情况来看，要想给出工业互联网的准确定义，还是一件比较困难的事情。众所周知，全球互联网应用始于上个世纪90年代，距今虽然只有短短的20年左右的时间，却带来了许许多多令人瞩目的变化。从电子邮件、企业与政府的网页，直到娱乐、购物、旅游等生活的方方面面，人们时时刻刻都在互联网的世界里感受着工作和生活的变化。如今，人们已经感觉到互联网能够做的事情还远不止于这些，互联网还可以在智能机器之间的相互连接方面发挥重要的作用，并促成人与机器的高度协同。根据美国思科公司的报告，到2022年世界人口预计是76亿，平均每个人要连接的设备将达到6.58台，而这个数字在2003年只有0.08台(图1)。这充分说明随着工业软件和大数据分析技术的持续演化，工业互联网将赋予工业价值更多新的内涵，从而成为改变人类生活和生产方式的新动力。今天的信息技术能够给工业互联网提供三种能力：一是机器与机器之间是可互通的;二是机器与人之间是可交互的;三是数据、软件与物理世界之间的关系是可重新定义的。工业互联网对于现代工业生产的意义在于它把“互联网的思维”作用到了产品设计、制造、应用和服务的全过程，实现了生产人员、机器和数据的有效连接与融合，从而达到资源配置优化、产品生产总拥有成本最低且品质最佳的目的。

除了工业互联网外，现阶段同样受到高度关注的新概念还有云计算、物联网和工业4.0等热词。事实上，我们认为这些概念都是同一个问题的不同方面，只是观察的角度不同而已。云计算和物联网更多的是在技术实现的层面上去勾画一种计算资源与物理环境深度融合的体系架构，是工业互联网或工业4.0这类新生产方式的技术基础。2006年，美国科学院的《美国竞争力计划》还提出了一种称作“信息物理系统”(CPS)的新概念及其相应的研究规划，这同样也是为未来更大规模的计算智能系统研究和应用建立必要的理论基础，提供更有效的技术架构。相对来说，德国提出的工业4.0战略更注重在工厂层面的智能化技术的发展及应用;而美国提出的工业互联网战略则更强调如何从产业链上去挖掘信息的价值，以及如何从大数据的融合中去全面提升产品全寿命周期的价值，从而实现更少的资源消耗、更高的产品质量、更好的技术性能、更周全的运维服务等目标。显而易见，无论是工业互联网还是工业4.0战略，都需要给信息技术的内涵和外延注入更多新的元素，使得自动控制、机器学习、网络通信、数据挖掘等一般方法能够在新的技术环境中得到最有效的应用。

智能制造生产体系

谈到工业互联网，就不能不涉及智能制造。因为如果没有工业互联网强大的计算与通信能力支撑，智能制造的生产体系也就无法建立。智能制造是指在工业制造的各个环节采用高度柔性与高度融合的方式，通过计算机来模拟人类专家的知识，进行生产组织与产品加工的一种活动。要实现智能制造的生产模式，必须具备以下几个基本的特征：即生产过程已经实现了数字化和自动化;生产过程的各个环节，甚至于供应链和产业链之间，均已实现了信息的互联互通;生产过程的管理，包含资源的配置、流程的设定、效能的优化等事务均已采用数据融合、机器学习等方法进行处理。目前，美国、日本和德国等少数几个工业发达国家，在部分工业产品生产过程中已初步采用了智能制造的生产模式。例如，美国智能制造领袖联盟(SMLC)在2013年开始建造“开放的智能制造技术平台”，这是一种可以运用数据建模和仿真技术的通用平台，通过高仿真建模和新型传感器，可实现对过程设备的实时控制和在线优化，从而大幅减少能耗，并主动地管理整个生产系统、工厂乃至供应链的能源使用情况。在德国，西门子公司的可编程控制器制造厂通过网络控制技术，使得工厂内大多数设备能够在脱离人类操作的情况下对零部件进行选择和组装。有趣的是执行这些智能控制算法的机器也就是同一个生产线的产品，这至少说明智能制造也并非是难以实现的复杂技术。

一般来说，智能制造生产体系是由复杂的系统组成的，其复杂性一方面来自智能机器的计算机理，另一方面则来自智能制造网络的形态。依靠这些复杂的元素，智能制造生产体系能够给工业企业带来相当多的效益。与传统的生产方式相比，智能制造需要更多的传感元件，也需要像机器人那样更加精巧的执行设备。这些元件和设备提供的信息可以为智能制造提供必要的控制和决策依据。在美国GE所规划的智能制造生产体系中，甚至还包含了安装在产品(例如航空发动机)中的大量传感器，它们可通过工业互联网获得实时的信息综合，从而为这些产品的优化运行提供科学的决策依据。智能制造一般情况下都不是孤立的系统，而是由大量的生产环节或以产业链的方式连接起来的部分组成的。这些部分能否协同执行，主要取决于它们之间信息互联互通的技术性能。此外，在智能制造生产体系中，不仅在机器的自动化与智能化工作方面需要大量的数据采集和计算，而且在制造执行层面的管理上也需要大量的数据融合与分析。由此可见，在智能制造生产体系复杂性的背后，人们所遭遇到的问题实质上是如何去处理规模巨大的生产过程或产品特性的状态数据。20多年的发展实践表明，将互联网技术引入到智能制造的生产体系中来，是解决这类问题的最有效方法。

推进智能制造生产体系建设是在全球化经济模态下提升国家竞争力的最重要的手段之一，世界各国都想在这一领域中取得发展的先机。我国出台的“中国制造2025”规划中就包含了智能制造工程、制造业创新建设工程、工业强基工程、绿色制造工程、高端装备创新工程五个重大工程的建设内容，其中智能制造是最核心的工程。这项规划的目标是到2025年，我国的工业生产制造智能化水平应达到能够进入国际第一方阵的程度，实现从制造大国到制造强国的转型。这充分说明智能制造的技术研发和工程应用已成为我国工业政策制定、科技创新规划和产业资源配置的重点领域。因此，在未来10年的时间里，我国势必将按照“中国制造2025”规划中关于“新一代信息技术”的目标和任务要求，进一步加大对工业互联网基础技术研究和公共设施建设的实质性投入，以便为智能制造生产体系的形成并发挥重要的作用提供更好的条件。目前，有关方面正在进行智能制造研究与发展的路线图规划，根据我国现有的技术基础，做出研究路线、发展进程、关键技术等方面的具体部署。作为智能制造生产体系的一个重要组成部分，工业互联网的研究与发展问题，也应该成为一个专题，并把它列入到相应的发展路线图中来。

面向智能制造的工业互联网

作为服务于智能制造的工业互联网，它所面对的一个重要的科学问题是：是否能够建立一种通用性、灵活性、可靠性都很好的服务环境，既能最大限度地满足不同行业智能制造的需求，又能有效地控制工业互联网的开发成本。解决这个问题的最好方法就是建设一种平台化的服务环境。一种技术环境何以能称之为平台，只因它能够给开发者提供科学高效的工具，能够给应用提供可靠稳定的执行机制，能够给管理者提供便捷灵活的监控手段。这就好比说一个连接各大城市的路网，只要它有平坦的路面、合理的交叉路口、科学的交通规则和严格的路政管理，那么它就是一种服务性的平台环境，因为所有汽车的拥有者，无论什么车型(对应不同的应用)，都能够得到平台提供的相关资源和服务。这种路网平台只要有合理的属性(例如道路的宽度、坡度等)，就能够为众多的用户提供满足不同需求的服务。用户只需要投资运载工具的费用和为相应的服务支付必要的费用(如过桥费)，而不必为路网平台巨额的基础设施建设成本而发愁。由此可见，建设一种工业互联网的技术平台就和建设一个路网平台一样重要，人们需要平台提供的工具进行智能制造系统的开发，需要平台提供的资源执行智能制造的算法，需要平台提供的方法管理智能制造的过程。

美国GE公司是工业互联网的积极倡导者。该公司为此所付出的努力主要包括两个方面：一是领导了工业互联网的产业联盟(IIC)，二是与网络技术巨头思科公司合作研究开发了Predix工业互联网软件平台。GE和思科的目的是要把这种平台作为事实上的工业标准，将众多的工业企业的生产过程尤其是智能制造的生产体系都融入到工业互联网中来，从中可获得巨大的收益。为此，GE的CEO在Minds+Machines大会上的开场白中直言：昨晚入睡前你还是一个工业企业，今天一觉醒来却成了软件和数据分析的公司，这就是现实中发生的巨变。在GE看来，Predix有机会成为工业互联网的操作系统标准，而且能大幅度地降低企业采用工业互联网应用的门槛。但是，我们也注意到，也有不少专家认为，Predix目前还仅仅是一套工业互联网应用的开发工具，它能够帮助企业把设备上的数据上传到云端，而真正有可能为这些数据提供分析能力的是GE的APM(企业资产性能管理系统)。那么，APM是否已经具有了适合所有企业生产体系的数据分析的能力，这一点显然是有存疑的。另一方面，Predix作为工业互联网的应用开发平台，并没有赋予相应的智能制造控制层的应用软件的开发功能，工业互联网有可能不得不分处于两个独立的世界：一个是云上的数据分析层，一个是云下的智能控制层，其间存在着巨大的技术鸿沟。

能否填补这样的鸿沟，已成为这场由工业互联网带来的第三次工业革命能否取得成功的重要标志。我们认为，工业互联网很重要，它是智能制造的重要条件之一，因此它必须能够通达云上和云下的所有地方，也必须能渗透到智能制造系统的每一个控制环节。福建中海创集团研究开发的“工业自动化通用技术平台IAP”这方面已经取得了重要突破。研究者试图从Predix最薄弱的控制端应用开发切入，希望IAP的技术能朝着既是一种面向异构环境的智能控制软件开发平台，又是向着工业互联网应用软件的操作系统方向发展，成为又一种工业互联网的软件开发平台。目前，IAP提供了一套标准的智能控制算法的模块化组态工具和一种能适应于不同计算机操作系统的控制算法执行中间件——数据引擎，它一方面解决了异构控制系统的技术统一问题，为智能制造的应用软件开发提供了有利的条件，另一方面也解决了基于互联网环境的应用开发问题，为企业工业互联网的构建提供了重要的技术基础。具体来说，采用IAP控制平台，生产企业可以利用组态模块进行智能制造系统的应用设计，并通过互联网在不受时间和空间限制的前提下将应用组态下载到相应的控制器中。所有智能制造系统中的控制器组态模块的实时信息也可以通过互联网被实时地传送到其它控制器或系统中，包括资产的性能管理系统。

工业互联网技术创新

在探索工业互联网及其在智能制造生产体系中的应用方面，工业社会目前仍然要直面巨大的技术挑战。例如，我们应该如何进一步提升大量数据的处理和管理能力，如何将基于这些海量数据的分析转化为有效的服务提供给客户，又如何将物理世界和软件世界更好地融合在一起。总之，要在工业界全面采用工业互联网技术，形成有利于智能制造生产体系发展的生态环境，我们还必须付出更多的努力，尤其是要做好以下几个方面的研究工作：

深度学习技术的探索。智能制造在很大程度上需要借助人工智能的技术，而深度学习是受到科学界高度关注的一种人工智能方法，因此对深度学习的研究应该被列为智能制造的重要子课题。深度学习与工业互联网的关系主要体现在提供给学习机制的数据未来可能都得来自智能制造生产体系的各个方面，而且需要学习的样本数据随着学习能力要求的提高而不断扩大。为此，工业互联网的技术发展，必须适应未来人工智能、深度学习、先进控制等复杂系统管理和计算的要求，为智能制造提供更好的服务。

云端计算环境的重构。工业互联网应用软件的开发平台应能够同时满足云上和云下的应用设计和运行管理要求。但是，目前这两种情况差异较大。云下的端设备依靠工业自动化厂商的技术，已经基本上能够满足智能制造的控制要求。但云上的应用开发方面，目前还缺乏必要的软件工具和成熟的技术环境的支持。而且工业互联网的应用也不仅仅只有企业资产的性能管理这一个方面。事实上工业界非常期待在云环境中能够有一种可重构其应用设计的软件方法。

虚拟控制计算的研究。进入工业互联网时代，对生产过程控制系统数据的需求与日俱增。让工业互联网直接进入控制层获取数据的做法，极有可能会带来企业生产过程的安全问题，也很有可能会影响到生产过程的控制性能。为此，需要在智能制造这样复杂的环境中，建立一种与过程控制完全对称的平行系统，如果将该系统与工业互联网对接，即可避免上述问题。但这必须解决技术上的一些关键问题。例如，为降低开发成本，平行的虚拟控制计算环境与智能制造的实际控制器的关系，在形式上应严格保持软件结构的一致性。

网络信息安全的保障。工业互联网的应用，使得比较敏感的工业过程的控制信息暴露在了公共环境中。在工业互联网环境中，确保网络信息安全的技术是目前最为迫切的研究课题。采取完全物理隔离的方法不仅并不能彻底解决工业控制系统的信息安全问题，反而制约了工业互联网技术的发展。如果我们能够在控制算法执行机制上进行深度的创新，是有可能建立一种独特的具有一定免疫特性的安全环境的，并将其延伸到整个工业互联网。除此之外，将智能制造的生产体系信息安全的实时检测，与企业资产性能的管理统一起来，也是对信息安全管控的一种贡献。

前景展望

工业互联网在智能制造的生产体系中承担着数据通信和信息融合的重要任务，是智能制造系统不可或缺的组成部分。智能制造系统庞大、数据量大、时空分布范围广阔等特点，给工业互联网技术的研究和应用提供了极大的发展空间。因此，我们在实施中国制造2025发展规划的进程中，应该把工业互联网基础技术和设施的研究及建设，与智能制造技术的开发及应用研究放在同一个发展路线图上，在计划安排、资源配置、标准制定等方面予以协同和均衡的管理。

随着信息技术的快速发展，工业互联网的功能定位与技术性能发生新变化的可能性越来越大。未来企业不仅要利用工业互联网资源进行资产的性能管理，而且要利用工业互联网实现智能制造的云控制，将产业链、供应链或价值链的协同机制建立起来，或将先进控制技术资源的公共服务体系建立起来，不断提升智能制造生产体系的创新水平。

21世纪经济全球化与生产智能化的发展格局已基本成形，世界主要经济体在先进制造领域的竞争也会日趋激烈。我国在“中国制造2025”发展规划的引领下，需要为包括工业互联网、智能制造在内的技术创新设计更加周密、完善和可操作性强的发展及实施方案，一定要在核心技术与规范标准方面找到自己的位置，积极参与全球经济信息化生态环境的建设与竞争，为在新中国成立100年之际跨入世界综合国力强国之列打好坚实的基础。

智能制造中的技术范文

随着工业和信息化的不断融合，工业制造也迎来了新的发展阶段。当前，人工智能技术、机器人技术和数字化制造技术等技术相结合的智能制造技术开始贯穿于设计、生产、管理和服务等制造业的各个环节。这3种技术将重新构筑制造业的竞争格局引领新一轮制造业变革。中国作为制造大国，十分重视装备制造业的发展，根据《“十二五”智能制造装备产业发展规划》，中国将实现智能制造装备产业销售收入超过1万亿元，年均增长率超过25%。在中国制造业举起智能化发展大旗的同时，究竟在如何补足短板，确定方向，实现有序、健康发展？中国工程院院士、机械制造与自动化领域著名科学家卢秉恒在接受《中国经济和信息化》记者专访时表示，当前中国的智能制造发展还处于起步阶段，一些认识上的误区还需要改变，同时需要夯实产业发展基础，通过智能技术切实提升制造业整体水平。

自动化不是智能化

CEI：不管是国家战略层面还是一些企业的发展层面，都已经把智能制造作为一个重要的发展方向。你如何看待中国当前智能制造的发展？

卢秉恒：中国是制造大国，当前，制造业已经开始向智能制造转型发展。然而中国现在的智能制造还处于起步阶段，一些对于智能制造的认识还存在偏差。有的人把数字化认为是智能制造，有的人认为自动化就是智能制造，这存在一些误读。制造业的自动化、早已有之，智能化是最近的概念。

简单而言，自动化是节约人的体力，智能化是节约人的脑力，智能化充分体现了知识经济的价值，它是在数字化、自动化的基础上发展的，是更前沿的阶段。以机床为例，第一阶段是电动机和机床结合在一起，形成机床，而不是古代使用马拉进行运转的工具。第二阶段是将计算机和机床结合在一起，变成数控机床，实现程序化控制，这是数字化时代的产物。第三阶段的智能机床，需要传感器，随时感知其工作状况、参数，需要根据工艺知识而设计的智能控制软件，智能控制软件体现了人们对加工工艺过程优化的知识。传感器、数控机床、智能控制三者共同构成智能机床。这亦可看出数字化、自动化和智能化的区别。当然，智能制造还包括车间级、企业级等制造系统的智能化。

但是，现在很多人的意识中，包括国家立的一些科研项目把二者都混淆起来，将智能制造的经费也用到了其他的技术方面。作为企业来说，也需要认识到这二者的区别，智能化将比数字化、自动化能带来更大的受益。

还是以机床加工来看，数控机床是编好程序以后，机床按照程序规定的命令执行，如果加工的过程中出现问题，震动、主轴发热等情况，机床自身是无法控制的。而智能机床可以随时监测刀具是否出现磨损、主轴是否有发热、震动等状态的变化会影响到加工的质量，智能机床可以随时干预加工过程，改变运行参数，降低转速、减少进给速度，保护机床或者停止运转等。

CEI：你所说的这类智能制造技术应用情况如何？智能制造应该是一种什么概念？

卢秉恒：这种技术在国外已经开始应用，如德马吉的机床已经可实时监测机床振动。其把机床的振动分为3个档位。当振动在0～3个重力加速度时，说明机床的运行稳定；当震动在3～7，认为是需要密切监视；当震动达到7～10就会立即停止机床运行，认为这可能带来机床故障。当加工状态的温度过高等情况出现时，智能机床还能将故障警示通过手机发送给操作者，一个操作者可以管理数台机床，哪台机床报警了操作员将直接收到信号，甚至操作者在工作的同时能够听音乐也不耽误工作。

智能技术还能监测机床温度升高引起变形的情况，也就是热伸长。热伸长影响加工精度，可能导致加工零件变成废品，而智能技术在自动检测到潜在问题后，能够通过数控机床进行温度补偿，仍然加工出合格的产品。

在智能技术下，机床还可以通过加工程序的设置，实现按照最好的产品质量水平或者最大生产率运行，提供两套程序选择。当需要进行粗加工时，提高加工效率即可，而需要精加工时，则可以选择质量最优方案，在保证质量的基础上，再提升加工效率。

过去，依靠工人编程的数控机床无法解决这些问题，制造过程中发生的变化无法控制，而智能机床就可以实现。

当然智能制造还有更广泛的意义，包括整个生产过程、生产系统智能化，让所有设备按照最优布局分配加工任务，使整体加工效率达到最高。智能制造既体现在智能制造装备上，也体现在整体的生产系统的控制上。

短板在于传感技术

CEI：在中国现有的技术基础上发展智能制造，关键点在哪里？

卢秉恒：国家应该有规划、有计划推进智能制造业的发展。当前，中国在发展智能制造业上存在一个薄弱的环节——传感器行业。这个行业的研发严重不足，智能制造应用的传感器，需要实现不干扰设备的工作状态，体积要小，质量要好，需要足够的灵敏度。中国目前传感器产品主要依靠进口，这导致传感器产品的价值很高，供应不及时。由于传感器不是大批量产品，价格高就会增加企业的成本，最终可能导致企业放弃智能化的发展。

此外，传感器需要的品种很多，企业往往选不到所需的传感器产品，一些传感器无法安装在设备上。现在微纳制造可以制造非常小的传感器，比较符合智能制造需要的传感器。但是这种技术在中国还停留在个别高校的科研阶段，没有形成产业化技术和商品化的产品。

因此，中国的智能制造发展，首先应该从国家层面重视传感器技术的研发、生产和商品化。

CEI：由于智能制造是信息技术和制造技术的结合，但事实上有的信息人才并不熟悉制造业，制造业人才不熟悉信息技术。在实现软硬两种技术产品的结合上，你有何建议？

卢秉恒：确实是存在这个问题，这需要实现学科的交叉，从事信息技术的人不熟悉制造业，从事制造业的人不了解信息技术，需要双方面人才、产业的交叉发展。

智能控制的软件研发，基础应该建立在对制造工艺的研究之上。必须对工艺过程非常熟悉，深入研究工艺过程，对不同行业的制造任务、具体制造环节、工艺过程都要有深入的了解，才能实现对制造过程的优化，每个优化方案都需要建立在对工艺的深刻理解上。

CEI：你认为中国发展智能制造，应该形成何种氛围才更利于产业的发展？

智能制造中的技术范文篇4

李正海中国工业“互联网+”联盟秘书长一线大数据联盟主要创始人

我国在推行多年的两化融合基础上，今年提出了《中国制造2025》。它成为实施制造强国战略的第一个十年行动纲领，也被外界解读为中国版的工业4.0计划。面对热议，中国振兴智能制造的路径又在哪里？

智能制造是《中国制造2025》、德国工业4.0、美国工业互联网的交会点，而这三者内容都十分丰富，存在着大量的技术要素、众多应用领域、涉及价值链方方面面，在项目实施中也需要大量投入。因此，政府部门、制造业企业、相关软硬件企业和集成企业都在积极思考，如何确立具有中国特色的智能制造发展路径。

打造具有中国特色的智能制造

“智能制造”从字面上理解，可以分成几个部分，首先是“智”，相对而言，“智”强调知识，强调获取信息、运用知识的能力。“能”是一种使能技术，意味着决策、执行。而“制造”可以理解成物理与化学的变化，涉及连续制造、间隙制造、离散制造，另外我们也可以把制造分成狭义的制造以及物流。我国的工业基础与德国、美国相比，可谓种类全面、大而不强。工业的技术水平千差万别，可以说工业1.0、工业2.0和工业3.0都存在。同时我国人口基数巨大，在工业领域，工程技术人员和产业工人众多。因此，中国的智能制造需要有中国特色，而这种特色就是由智能装备、人类专家和广大工人组成的人机一体化系统。这个系统在制造过程中能够进行信息的采集、传递、分析、运算、可视化，再进行决策，然后由装备、机器人和人类进行控制与制造执行。在其中的分析运算中，充分利用人类专家的知识成果，利用计算机的强大运算能力去扩大、延伸人类专家的脑力劳动，而对于缺少人类专家的场景，系统也可部分替代人类专家的作用，从而实现制造的数字化、自动化和智能化。

智能制造覆盖的内容很多，各方强调的内容也不同。如德国工业4.0强调信息物理系统（CPS）系统，利用自动化和软件领域的优势将集中式控制变成分散式控制，促进个性化、数字化和集成化；美国的工业互联网强调传感采集、强调数据分析、强调高级分析，也强调工作中与人的联系，其技术核心是互联网和大数据；我国的《中国制造2025》则除了智能制造和两化融合外，也在构建创新中心、工业强基、绿色制造、重点装备领域等方面，尤其强化总体的制造业产业规模与结构。

多样化的智能制造产业格局

智能制造产业涉及的面比较宽，包括先进制造技术、信息技术、控制技术、自动化技术等。传统意义的智能装备制造业主要包括高档数控机床、智能测控装置、关键基础零部件以及重大智能装备。而在社会经济发展到新的时期，智能制造产业的内涵也将发生变化，在原来的基础上产生了细分的机器人行业。更加强调促进智能生产的制造执行系统（MES）、信息物理系统（CPS）等，强调相关的物联网、大数据、云计算系统，以及促进智能发展的教育、各种标准制定、技术研发、咨询服务等。智能制造产业主要包括如下部分：

高档数控机床。分为大型、高精度数控母机与面向行业应用的关键高精密数控机床。进一步细化则包括通用行业的重型立卧车床、龙门铣床、落地镗床、轧辊磨床、高速精密车床、加工中心、复合机床、各种数控磨床、大型滚齿机和磨齿机、数控线切割和成形机床、大型数控成形设备等；面向行业应用的分为数控叶根槽铣床、数控转子槽铣床、数控成型铣齿机、数控成型磨齿机、超重型深空钻床、连杆加工机床等。

重大智能装备。包括石油石化智能成套设备、冶金智能成套设备、智能化成形和加工成套设备、自动化物流成套设备、建材制造成套设备、智能化食品制造生产线、智能化纺织成套装备、智能化印刷装备等。

测控设备。包括新型传感器、智能控制器、可编程控制器、现场总线控制系统FCS、嵌入式系统、智能仪表、精密仪器、精密传动装置、伺服控制机构、液气密元件及系统等。

工业机器人与特种机器人。包括焊接、涂装、搬运、装配等工业机器人，以及安防、危险作业、救援等特种机器人。

软件系统及平台。包括制造执行系统（MES）、信息物理系统（CPS）、计算机仿真系统（CAE）、虚拟现实、云计算、大数据等。

在教育、技术研发、标准、咨询等领域，智能制造不仅需要提升物理装备的能力，更要提升软能力，尤其是人的能力。因此，在智能制造的管理人员、技术人员、生产人员和系统服务人员都有大量的教育培训需求。而在技术研发和标准制定方面，也有大量的工作要做，并且在智能制造的方案制定、系统集成方面，更需要高速发展。

随着《中国制造2025》的推出，我国智能制造产业发展势头迅猛，预计在2015年产值将突破1万亿元，年均增长率超过25%，工业增加值率达到35%。而一些重大智能制造产品也将实现突破，形成一批具有国际竞争力和国内影响力的制造企业。从而实现我国完善的智能制造产业，实现装备的智能化及制造过程的自动化，使产业生产效率、产品技术水平和质量得到显著提高，能源、资源消耗和污染物的排放明显降低。但是我国的智能制造产业也面临着创新能力不足、创新投入比例低、创新人才数量少、核心技术不掌握、自主品牌缺乏、重大技术装备仪器仪表基本被国外垄断以及机器人控制系统、高端传感器、伺服电机、高档数控机床绝大部分被国外产品占有等问题。而在互联网、大数据、高端服务器、存储、操作系统等领域，也大多被国外企业拥有，所以我国的智能制造之路，称得上任重道远。

发挥主体作用提升发展质量和内涵

智能制造已经成为我国的强国战略，国家和地方政府推出各种扶持政策。作为具体执行的企业和个人，需要及时掌握并利用国家政策，提升企业智能制造能力，提高个人智能制造的知识和技能，从而夯实工业基础，提升制造能力与质量，促进制造创新，加快制造业与“互联网+”的有机融合。

在国家层面，工业和信息化部实施启动了智能制造试点示范项目，目标是形成智能制造体系和公共服务平台。在具体运作方面，主要包括掌握我国智能制造产业状态以及面临的问题，明确智能制造的思路和重点方向，引导新一代信息技术在制造业的集成应用。包括云计算、物联网、大数据、虚拟技术等。培育新技术、新业态、新模式，推进国家制造业创新中心建设，构建智能制造标准，指导开展标准化工作。发挥政策引导、推动、财税机制，促进国际交流和合作。具体的智能制造试点项目，包括以智能工厂为代表的流程制造试点，以数字化车间为代表的离散制造试点，以信息技术深度嵌入为代表的智能装备和产品试点，以个性化定制、网络协同开发、电子商务为代表的智能制造新业态试点，以物流信息化、能源管理智慧化为代表的智能化管理试点，以在线检测，远程诊断和云服务为代表的智能服务试点等。

各地政府为促进地区发展，推出大量的政府扶持项目，如浙江提出5年投入5000亿元实施机器换人项目；天津智能制造重大科技专项，打造5—10家智能制造示范工厂，建设100家机器换人示范企业，同时计划3年累计投入1亿元，面向全国从事机器人科研生产的企业、高校和科研院所，征集智能制造重大科技项目。各地纷纷构建智能制造、工业机器人园区以及智能制造联盟。各地政府需要结合本地特色，加强地区统筹，促进产业宏观指导，制定产业规划，协调产业布局与区域分工，促进高水平创新；促进服务平台建设，实现技术、研发、中试、转化等一系列公共平台的建设；构建产学研研究转化体系，形成产业技术联盟，完善产业结构，形成产业集群，实现规模发展，提升服务能力和竞争力；加强人员培养，促进创新，深化大数据、云计算、物联网等先进技术的应用，促进地区经济绿色、安全、高速创新发展。

企业是实施智能制造最主要的主体。企业在实施智能制造过程中，一方面需要进行新设备引进，另一方面更需要对已有装备进行改造，在做好顶层设计的基础上进行智能制造升级。在实施的过程中，确立自身的优势。在制造方面，按照产品装配工艺、部件装配工艺、零件生产工艺、工序、工步进行细化分解，实现信息化、数字化、知识化、集成化、自动化和智能化。而在此过程中需要强调，自动化是在可以保证质量稳定基础后才实施，智能化也是在实施自动化以后实施。当然对于引进的智能化系统，不仅要看重其包含的硬件部分，更要看重其软件部分，同时关注其中蕴含的知识部分，也就是大数据部分。另外作为智能生产装备，其学习能力、推理能力应该作为重中之重进行考察分析。智能制造的路径有向上与向下两种，向上是与互联网结合，向下是工业强基。互联网结合的核心是实现与企业的客户、供应商实现互联互通，与行业信息实现集成，从而实现规模化数据应用，实现数据的高效传递、转换、生产，实现远程控制和云服务。而向下必须保证生产线的连续、稳定地生产，因此需要有各种传感技术，实现CPS系统，构建设备的监控、故障诊断和预防性维护。对于集团性企业，更需要实现集团间的数据集成、工作集成、管理集成和创新集成。比较典型的应用，如利用大数据技术实现各企业的数据之间的集成，从而实现对标分析，促进标准化发展。或者如纵向分析设备的生命周期状态，横向监控设备是否正常，从而减少设备的计划外维修，保证生产的平稳。

具体而言，企业实现智能制造要分成智能的产品、智能的装备、智能的生产、智能的物流、智能的组织和智能的管理与决策六大领域来实施。系统性地采购智能装备、工业机器人，构建智能生产线、生产车间、应用制造执行系统（MES）、生产计划系统（APS）、信息物理系统（CPS）等。结合人员教育和商业模式改进，从而构建智能工厂。

智能制造离不开人，一方面需要利用软件系统实现人的知识显性化管理，另一方面需要提升企业各级人员的智能制造水平，充分学习掌握软件的应用，提升智能制造的能力，掌握智能装备的使用、维护和改进，并控制新技术带来的安全与风险。从而保证智能制造的落地有效运行，促进企业的智能能力的提升。由于互联网的发展，企业人员流动加大，因此实现智能组织和智能人员管理势在必行，比较典型的是促进创新，培育创客，企业改变绩效考核制度，实现复合收益模式、长效收益模式，以适应互联网+时代的人员发展和企业创新需要。对于制造业的个人而言，充分学习智能制造知识，掌握智能制造技能，避免被机器人所代替，利用互联网的高速传递能力和海量的用户基础，发挥自身潜能，创造自身价值。

最后需要提及的是，我国是个工业大国，普遍存在着信息不对称现象，因此在实施智能制造时，可以根据不同的应用状态采取不同的策略。如短期内国内不能生产供应的，那么可以引进。但要实施集成性引进，也就是只引进核心部分，加上国内的产品功能组件，从而形成解决方案。对于这部分产品，要逐步降低对外的依赖比例和进口总额；对于国内已经可以实现生产供应的产品，要降低信息不透明性，作为生产企业，提升自身的宣传策划能力，加大宣传力度；对于购置企业，在条件基本相当情况下，应优先选择国内企业。另外在政府引导下，构建产业合作平台，促进信息沟通，促进产业的合作；对于已经达到量产、产品质量可靠的智能制造相关产品，要普及性应用，根据企业的实际情况，实现工业2.0补课、工业3.0普及和工业4.0试点，从而形成中国强大的制造体系，做大制造业规模，优化产业结构，实现高质量、可持续发展。

智能制造引领未来发展

智能制造的相关核心技术将会发生巨大的变化，比较典型的是人工智能技术。包括机器学习、感知技术、知识表达等。而专家系统、人工神经网络和模糊逻辑将得到广泛应用。在智能装备方面，设备的自感知、自省、自律和自维护将得到普遍应用。另外虚拟制造技术和三维仿真技术也将对制造业产生巨大影响。而3D打印则会促进生产效率和材料利用水平的进一步提高。

智能制造中的技术范文篇5

（新疆科神装备科技开发有限公司，新疆石河子832000）

摘要：传统的农业机械制造业随着现代工业的发展面临新的技术挑战，创新已经成为现今农业机械制造业发展的必经之路，为促进兵团农业机械制造智能技术更好更快地发展，本文对兵团农业机械制造智能技术的发展现状进行了分析并在此基础上对兵团与内地该技术进行了比较，针对性地提出了兵团农业机械制造智能技术的发展建议。

关键词：农业机械制造；智能化；现状；发展

1农业机械制造智能技术

农业机械制造智能技术是工业智能技术的衍伸，是利用计算机模拟制造技术手段分析、判断、推理、构思和决策等一系列职能程序，并能将这些职能中的程序与智能机器有机的结合起来，将其贯穿应用于制造业企业的各种分系统，实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化，从而替代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动，并对制造业中人的智能信息进行采集、记忆、计数、互动、传承和发展的一种先进制造技术。

智能化是制造自动化的发展方向[1]，很多专业性机械制造智能技术已经发展到相当水平，而在农业制造领域，还在起步阶段。农业机械制造智能技术是专门研究产品的设计、生产、加工、销售、售后乃至维护维修的整个技术过程，并将提高产品质量、效益、竞争力作为最终的目标。农业机械制造智能技术包含了生产对象、生产资料、能源、人力资源、生产和质量信息等内容。其中，生产对象、生产资料与能源属于硬件范畴，生产和质量信息则是软件范畴，而人力资源则是两者都属于。在诸多的生产要素之中，人的要素处于主要地位。

2兵团农业机械制造智能技术现状及其与内地的差距

2.1兵团农业机械制造智能技术现状

近年来，虽然很多企业在农业制造业方面不断采用先进的制造技术，像北疆的科神数控设备已占企业机加工设备的30%以上，且已经引进了CNC加工中心，企业的机加工能力得到了很大提升。公司已经启用了企业资源计划系统（erp），以系统化的管理思想，为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理和服务。南疆的天诚对企业设备也进行了较大投资，且已经在某些焊接生产线采用了焊接机器人，大大提高了产品的焊接质量和工作效率。但是这些进步与内地专业化农业及机械制造业相比，仍在许多方面存在着较大的差距。

2.2兵团与内地在农业机械制造智能技术上的差距

2.2.1管理

内地优秀的农业机械制造业广泛采用计算机进行管理，对于组织和管理制度的更新与发展都较为重视，并对生产模式加以完善，力求达到准时、快速、高效的生产制造。比如采用MES（制造执行系统），该系统包括计划排产、过程纠偏、质量控制、资源优化、数据采集、电子看板、ERP集成等模块。系统依据ERP或手工输入的生产任务，通过精细排产，得到可执行的工序级生产排程，并通过对生产执行过程的详细进度、用料、用时及质量等信息实时跟踪统计，以数字化的方式、智能化的形式直观地展现生产全过程。而兵团农业机械制造业采用计算机管理的水平还正处于起步阶段，大多数的企业仍然处于陈旧的经验管理阶段，是兵团农业机械的制造业发展步伐缓慢的原因之一。

2.2.2技术设计

内地优秀的农业机械专业化厂家对设计方面要求严格，且更新速度较快。由于大量采用计算机辅助设计技术（CAD/CAM），部分大型企业甚至已经开始脱离图纸进行设计和生产制造。而兵团农业机械制造企业，对于计算机辅助设计技术的使用尚比较局限，使用水平有待提高，兵团农业机械制造业技术发展推动力不足。

2.2.3制造工艺

内地农业机械专业厂家比较广泛的使用数控加工，许多新型的加工方法，例如：激光切割、高精密加工、复合加工技术等也得到广泛应用。然而这些新型技术在兵团农机制造企业基本没有应用，有的甚至还在企业议程之中，使得兵团农机机械制造技术仍然处于低水平状态。

3发展建议

3.1系统优化

农业机械制造过程中对速度、精度和效率以及柔性化和智能化的要求较高。在采用高速控制系统的同时又改善了机床的特性，使得机床的速度、精度及效率大大提高。而柔性化不仅仅指机械本身，还有群控系统的柔性，数控系统的本身就是采用模块管理的方式进行管理，裁剪与组合性比较强，能够满足用户的不同设计和需求；群控系统则是根据制作流程的要求不同自动进行修正和调整，使得群控系统的效能充分发挥出来。为了适应快速变化的社会市场环境，仅有柔性化是不够的，机械制造智能化也需要不断升级改造[1]以适应当今科学技术的不断发展和提高，只有具备了智能化才能应对更加复杂的市场发展环境。

3.2多媒体技术的应用

在智能化的数控系统中要做到用户界面的图形化、科学计算的可视化与多媒体的结合和应用。用户界面是系统与使用人员之间的桥梁与窗口，由于使用人员的要求不同和专业性差异，给计算机软件的开发与研制带来了较大的难度，采用图形化用户界面后，使用者在使用时较为方便。科学计算的可视化可使可视信息直接使用，比如说图像、动画演示等。可视化技术的应用与计算机的虚拟技术环境结合起来，使智能化领域又进一步得到拓宽。而计算机、声像以及通信技术完整的结合便形成了多媒体技术，它使计算机拥有了综合处理数据的能力。多媒体在智能化数控领域中可综合化、智能化地处理信息，在现场监控系统中也有着重大的应用价值。

3.3体系结构的优化

在农业机械制造过程中，改善和发展体系结构较为重要。首先，企业数控机床占用比例应不低于50%，使智能制造系统应用效率达到基本要求。在此基础上集成企业CPU资源系统来提高集成度和运行速度。采用高集成化CPU、RISC芯片和大规模可编程集成电路FPGA、EPRD、CPRD以及专用集成电路ASIC芯片的新一代PCNC数控系统，并应用LED平板显示器平台，以实现超大尺寸的显示传导和发散信息。采用增强集成电路的密度来改进性能，使组件的尺寸减小，可靠性提高。其次，硬件的模块化使数控系统的集成和标准化更加简单和方便。如显示器、CPU、输入输出设备、以及存储器等最基本的模块，都可成为独立的载体，在通过不同方法的组装、搭配以及减持和增加以便构成档次和功能不一的数控系统。最后，通过系统中心枢纽对机床进行网络化，通过机床联网的手段，可以在任意一台机床上进行多台操作，使不同机床的画面在同一台机床的屏幕上出现，实现对机床的远程控制或者是无人化操作。将计算机智能技术、网络技术、CAD/CAM、伺服系统、自适应控制动态数据管理及刀具补偿、动态仿真等高新技术融为一体，形成严密的制造过程闭环控制体系，使产品制作过程灵活多变，以适应当前农机市场多品种、多批次的市场需求。

4小结

农业机械制造智能技术的应用是农业机械制造业的发展趋势，该技术的推进将会给农业机械制造行业带来巨大活力，可大大提高产品的质量、效益和市场竞争力，较为有效地促进兵团大农业机械化的发展。

智能制造中的技术范文1篇6

关键词:人工智能；机电一体化；信息技术；工业机器人

0引言

近年来，随着中国经济的快速发展和国内外金融环境的不断变化，人力成本上涨、利率和汇率的波动，给国内生产制造业的生存发展带来了巨大的挑战。针对生产制造企业急需在保证品质的前提下，满足既要提高生产效率，又想降低劳动成本的需求，利用人工智能的机器人产品和高效的自动化装配、输送等操作，无疑是企业的理想之选，同时也有助于制造业自动化的发展，使得工业生产过程综合自动化，工艺过程能够达到最优控制。另一方面工业机器人在工业生产中也能代替人做某些单调、频繁和重复的长时间作业和在危险、恶劣环境下的作业，例如在冲压、压力铸造、热处理、焊接、涂装、塑料制品成形、机械加工和简单装配等工序上、在原子能工业等部门中，以及完成对人体有害物料的搬运或工艺操作。

1机电一体化的内容

机电一体化又称机械电子学，亦可称为机电整合，英语称为Mechatronics，最早出现在1971年日本杂志《机械设计》的副刊上，随着计算机技术的迅猛发展和广泛应用，机电一体化技术获得前所未有的发展，现在的机电一体化技术，是机械、微电子和信息这三项技术相互融合、交叉的产物。

机电一体化技术的内容包括机械技术、计算机与信息技术、系统技术、自动控制技术、传感检测技术、伺服传动技术等。机械技术是机电一体化的基础，在机电一体化系统制造过程中，经典的机械理论与工艺应借助于计算机辅助技术，同时采用人工智能与专家系统等，形成新一代的机械制造技术，而其中的信息交换、存取、运算、判断与决策、人工智能技术、专家系统技术、神经网络技术均属于计算机信息处理技术；控制技术包括如高精度定位控制、速度控制、自适应控制、自诊断校正、补偿、再现、检索等；传感检测技术是系统的感受器官，是实现自动控制、自动调节的关键环节，其功能越强，系统的自动化程序就越高，现代工程要求传感器能快速、精确地获取信息并能经受严酷环境的考验，它是机电一体化系统达到高水平的保证；伺服系统则是实现电信号到机械动作的转换装置与部件、对系统的动态性能、控制质量和功能有决定性的影响。

机电一体化系统一般由机械本体、检测传感部分、电子控制单元、执行器和动力源五个组成部分构成。机电一体化指的是在机械的主功能、动力功能、控制功能和信息功能的基础上引进微电子技术,并且将机械设备和电子设备用软件有机结合而构成的系统的总称,传统的机械工程可以分为制造和动力两大类。

2人工智能的定义及其用途

智能化即全息系统化,是对机器的行为状态进行描述，是吸收了计算机科学、模糊数学、运筹学、混沌动力学、人工智能和生理学等新的学科方法、新的设计思想，从而模拟出人类的思维能力，使它如同人一样具有思维、意识和行为等能力，以达到更高水平的控制目标。

人工智能（ArtificialIntelligence）也称机器智能，它是研究用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学，又是计算机科学、控制论、信息论、神经生理学等多种学科相互渗透而发展起来的一门综合性学科。

人工智能的目的就是让计算机能够指挥机器象人一样地思考和行动，它始终是计算机科学的前沿学科，在一些地方计算机利用编程语言和其它一些软件帮助人们进行原来只属于人类的工作，计算机以它的高速和准确为人类发挥了很大的作用。美国麻省理工学院的温斯顿教授认为人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作，这说明了人工智能是研究人类智能活动的规律，构造具有一定智能的人工系统，也就是研究如何应用计算机的软硬件来模拟人类某些智能行为的基本理论、方法和技术。

人工智能技术的发展，使得机械电子在传统的机械系统能量和功能连接的基础上，更加强调了信息连接和驱动，并逐步使机械电子系统向具有一定智能化的方向发展。目前，人工智能在推理功能方面已经获得突破，学习和联想功能正在研究之中，下一步要研究的就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯・诺依曼型机与作为智能的人工神经网络的结合。在人工智能的应用当中最有意思的是机器人，其实机器人有很多种类型，不仅包括各种外型独特的智能机器人，还包括一些用于工业生产代替人类劳动的机器人，现在的机器人技术在制造上还很欠缺，只在某一种功能的机器人方面取得了一定的成果，要研制一种多功能、人性化的智能机器人还需要进一步努力。除了机器人之外，在我们生活中的许多地方都能找到人工智能的影子，例如我们许多的家用电器里都有智能芯片、汽车和飞机的导航系统里都有人工智能程序。

3人工智能在机电一体化中的应用

机电一体化是目前人工智能研究的目标，研究目的主要是把机械技术、微电子技术和信息技术有机地结合为一体，实现整个系统的最优化。机电一体化可以充分发挥机械技术、微电子技术和信息技术的各自的优势，促进机械产品的快速更新换代，这样就使得机电一体化的人格化，怎样将人的智能、情感、行为赋予到机电一体化产品中显得越来越重要。随着机电一体化技术的发展，机电一体化产品智能化特征也将越来越明显，智能化水平也会上升,人工智能在机电一体化的研究中也将进一步得到更加重视，其中机器人与数控机床的智能结合就是一项重要应用，在日欧美等发达国家，工业机器人应用于工厂自动化生产中已有很多年的历史了。

随着计算机网络技术的飞速发展，它带动了科学技术发生巨大进步，同时也给日常生活带来了崭新的面貌，全球经济、生产等都被各种网络连成了一片，企业间的竞争也将面临网络全球化，一旦研制出机电一体化某种新产品，只要其质量和功能可靠必然会畅销全球。由于网络在全球的进一步普及，只要是关于网络的各种远程控制技术也就会持续发展，因为远程控制的终端设备就是机电一体化产品，因此，机电一体化产品也必然会朝着网络全球化方向发展。

参考文献：

[1]王孙安.机械电子工程系统设计.西安交通大学机械工程学院，1996.

[2]王士同.神经模糊系统及其应用.北京航空航天大学出版社，1998.

智能制造中的技术范文篇7

一、规模

按规模大小FMS可分为如下4类：

1.柔性制造单元(FMC)

FMC的问世并在生产中使用约比FMS晚6~8年，它是由1~2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有适应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实现单机柔性化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。

2.柔性制造系统(FMS)

通常包括4台或更多台全自动数控机床(加工中心与车削中心等)，由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。

3.柔性制造线(FML)

它是处于单一或少品种大批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床；亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生产过程中的分散型控制系统(DCS)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日臻成熟，迄今已进入实用化阶段。

4.柔性制造工厂(FMF)

FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化。

二、关键技术

1.计算机辅助设计

未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

2.模糊控制技术

模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。

3.人工智能、专家系统及智能传感器技术

迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了柔性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中起着关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。故IMT被称为未来21世纪的制造技术。对未来智能化FMS具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能而产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。

4.人工神经网络技术

人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。

三、发展趋势

1.FMC将成为发展和应用的热门技术

这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。

2.发展效率更高的FML

多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对FML的需求引起了FMS制造厂的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是FML的发展趋势。

3.朝多功能方向发展

智能制造中的技术范文篇8

关键词：机械制造；智能化；应用；发展趋势

引言

机械制造技术的开发及应用是目前社会快速发展的发动机，是促进机械制造业现代化、科学化发展的重要因素。智能化在机械设计制造设备应用是机械自动化发展的必然产物，也是人工智能化在机械自动化技术发展过程中的必然阶段，对于有效的降低企业生产成本，提高企业产品质量和市场竞争力具有极大的作用。面对未来劳动力的匮乏及老龄化和日益激烈的市场，作为机械制造设备生产企业有必要不断探索、研究出一套在设备制造中的新思路、新模式以满足未来市场的需要，机械制造智能化的逐步应用及不断完善就成为了我们这些机械制造领域工匠们探究的方向。

1机械制造技术的定义

目前机械制造技术的定义是专门研究产品制造工艺、科学管理、智能化生产、智能检测综合化的工程学科，包含设计、生产、加工、制造、及后期的销售、管理等整个技术过程，以提高产品质量、企业效益、行业竞争力作为最终目标。

2机械制造智能化的特点

2.1智能制造自动化

智能制造系统是通过计算机预设程序，使设备根据工作中的各种需要自动的生成类似人类智能行为的一种最佳的结构模式，以最优的生产方式运转，并能自动拆分其完成程序组合新程序及自动化检测的一种高效率计算机控制的生产制造系统。

2.2可靠性

智能化机械制造具备的安全可靠性及产品的一致性，为未来机械制造的快速发展起到了保障性作用。

2.3高效性

未来无论是工作效率还是生产效率，都必须以高效性为发展目标。因此，在机械的设计和制造过程中，能降低企业生产成本，提高产品质量、生产效率成为了机械制造设备发展的主要特征，机械制造设备智能系统的引入为今后我国工业设备的快速发展提供了有力的技术保障。

3机械制造智能化的技术应用

3.1设备智能化

机械生产设备的智能化不仅能促进机械制造生产效率的大幅度提升，提高生产加工工艺及产品质量，更能促进生产流程的合理化。有效避免了传统生产方式造成的浪费，对于降低企业生产成本，提高企业产品质量和市场竞争力起到了至关重要的作用。且机械制造智能化系统对生产工序相关数据的整理及检测、修正并能快速调整生产流程中存在的问题，降低了生产的故障发生率，有效的提高了生产效率。智能化机械制造的自动化运营管理，实现利用少量技术工人支持整个生产加工线路的高质量、高效率生产，并利用自动化运转机制进行设备的自行检测，及时发现问题并预警，有效避免可能产生的生产滞后问题，保证了正常生产运营。目前，设备的智能化已在很多领域得到了广泛应用，很大程度上改变了传统的生产加工模式，基本实现了自动化流水线模式，降低了劳动人员的劳动强度，并充分保障了产品质量，大大提高了生产效率，为企业的发展提供了有利保障。

3.2管理系统智能化

管理智能系统技术在工业生产过程中的应用，对其生产管理、产品生产、精确加工及产品的分类、检测起到了重要作用，使产品质量和生产效率得到有效提升。生产管理智能化系统的引进将成为未来企业发展必不可少的环节，对企业产品的精准化、标准化、生产高效化起到重要作用。智能化管理系统利用相关系统软件对生产加工过程中的相关技术数据、工艺参数的有效归纳、总结、筛选，并能做出及时调整，提供技术参数，修正相应加工技术方案，有效衔接企业生产、加工及对外销售与服务，统筹相关信息，充分利用互联网信息共享管理平台，促使企业生产效益最大化。管理系统智能化的发展是实现企业智能化生产、管理的先决条件，在生产过程中将解放大量的劳动力，降低劳动强度，降低生产成本的输出，保障产品质量及高效率的生产运行，是企业快速、扩容发展的基础。

3.3设计的智能化

随着智能化技术在机械制造行业的推广应用，不仅能实现企业生产效率的有效提高，同时也促进了相关技术产业的发展。这就需要机械制造企业对市场信息的收集、整理并积极地加以合理、有效利用，探索、开发市场需求的高效智能化设备。有机结合设备的智能化及模式的智能化，实现生产制造企业生产与产品综合竞争力的同步提高。设计不再单纯局限在机械设计人员相关技术软件智能化的提高，也包括加工技术人员操作设备的智能化，能自主实现加工的智能化，改变传统意义上对人员技术的高依赖性。

3.4数据智能化

智能化技术的发展离不开数据的整理、归纳、筛选，建立相应的数据库，统筹相关加工数据，将实现智能化在机械制造领域的完善，提高机械人机一体化的发展。数据库的完善将成为是否真正实现智能化的关键，成套的数据库系统就好比人类的大脑，任何一条指令的发出都会通过计算机的运行系统对数据进行优化、分析并作出最佳方案输出，以指令形式传输给相关结构部件，实现精准化执行。

4机械制造智能化发展趋势

机械制造智能化在现今工业技术领域的发展刚刚起步，还具有广阔的发展空间。机械制造智能化现在具体体现在采用数控智能系统控制设备替代了人力，降低劳动强度、降低生产成本的同时提高了生产效率，增加企业的经济效益，提升企业在行业中的核心竞争力。机械制造智能与自动化的结合，减少人为操作工序，有效地节约了人力资源，降低了制造过程中出现的人为因素对产品质量的影响，充分保证了产品的一致性及精准化，提升了产品难度的加工范围，拓展了机械设计人员的设计思维。机械制造智能自动化的应用在传统机械制造的基础上，利用现代先进的计算机工程软件、网络技术平台、智能检测技术，突破固有的人为因素影响及在生产制造中对人自身条件的限制，从而提高产品的精度和可靠性，完成以前人们靠自身无法完成的复杂加工、精准操作、检测。在未来机械制造智能化设备的研发过程中，将需更加成熟、稳定的操作系统，完善的管理智能系统、检测系统，设备应用更加便捷、智能、高效。相信在未来的科技发展过程中，随着计算机软件的开发、创新及网络平台的完善、扩容、细化，今后智能化会成为人们生活中司空见惯的事情，智能系统与机械制造联系也会越来越紧密，不会只简单体现在企业制造领域，更会与我们的日常生活紧密相关。以企业而论，会随着智能化的引进，生产效率的提高，产品的在线检测及设备的在线故障检测也成为机械制造智能化系统制造过程中必不可少的环节。这也就说明未来设备的发展不在局限单领域及单学科的发展，而是更多制造领域的强强联合，才能打造满足企业未来发展需求的制造设备。这就对机械设计制造人员提出了更高要求，不但要掌握扎实的传统技能，还要不断学习不同领域学科的基础知识，创新设计理念，做到在设计过程中，统筹资源，综合拓展设计思路。并同时了解行业相关发展动态，对自己的设计及时进行调整，以满足市场的需求。随着机械制造智能化的应用，相应的智能化系统的后期更新及维护，也将催生一个新兴行业的崛起。未来企业的发展不再是以传统机械制造为主，我们将会迎来一个制造行业高速发展的时代，也将是一个竞争的时代，以计算机控制智能化为主，机械制造为辅，多领域综合统筹发展的时代。

4.1智能系统的灵活性及工艺多元化

机械制造智能化技术多领域、多元化集成发展。将加工、检测、管理、通讯、远程控制等多方面灵活性转化、传输，实现机械制造数据化、信息化、动态化、智能化发展。随着机械制造智能化的发展，生产加工工艺的的改变更具多元化，不再是单一的模式，建立相应的数据平台，已成为未来加工的硬性条件，统筹数据、分析是实现复合加工工艺的基础，多系统全面控制将成为未来机械制造智能化的最大发展趋势。

4.2信息化管理

随着机械制造智能化的不断提高，生产效率的提高，市场竞争力的加大，企业对信息的整合，要求也就越来越高。不断优化、完善其内部管理，信息的智能化管理将会为企业的发展规避许多潜在的风险，无论在生产、市场的竞争中都将起到重要作用。全面发展信息化管理进程，发展机械制造的信息化管理环境，也是机械制造智能化发展的一个重要方向。

智能制造中的技术范文篇9

关键词：智能设计技术；农业机械研发；应用探讨

1智能设计技术概述

智能设计技术是近年来逐渐兴起的技术类型，它在传统研发设计的基础上，融入了大数据、智能制造、虚拟现实、智能建模、知识工程等技术形态，并根据行业设计研发的需求，形成适配于行业产品研发生产的一种全新技术形态[1]。换句话说，智能设计技术虽然基于智能制造、大数据、虚拟现实等技术范畴，但在不同行业的应用中却体现出了差异性。本文主要探讨农业机械研发制造中智能设计技术的应用，结合农业机械研发制造行业的具体情况，重点探讨了CAD智能建模技术、知识工程智能技术和虚拟现实智能验证技术三种智能设计技术的应用。

2农业机械研发制造中智能设计技术的应用

2.1CAD智能建模技术及应用

传统的CAD设计技术已被广泛应用在农业机械制造领域，能够辅助农机产品的设计、研发和三维仿真等设计工作，但在产品设计知识的高效利用领域体现了诸多问题，例如：传统CAD技术能够解决农业机械产品研发的结构性问题，但在建模设计知识与建模生成的融合上，存在灵活性、适应性和移植性不强的弊端。基于知识的CAD智能建模技术能够较好地攻克这一难题，该技术以智能化设计为基础，涵盖CAD建模标准规范、材料特性、装配语义、建模融合等新的技术形态，在农业机械研发制造中的应用体现出了新的价值。国内山东农业大学最新研发了一种基于CAD智能建模技术的农机产品制造模型特征提取方法，该方法将三维小波变换和CAD智能建模技术融合在一起，构建了农机产品设计ESB通用智能模型库，技术人员在设计农业机械产品时，可以从智能模型库中直接调取通用的设备模型，并运用三维小波变换进行智能分析，得到匹配性能最佳的产品模型，大大提升了大型复杂农业机械产品研发制造的效率和建模仿真的准确性[2]。

2.2知识工程智能技术及应用

知识工程智能技术源于专家系统的研究分支，贯穿于整个智能设计和制造领域，它以知识设计内容为基础，通过科学的表示、获取和推理过程，获得制造产品的最佳研发方案。以知识推理智能技术为例，它根据待制造产品的设计需求，从已知的知识判断得出新的设计思维方案，通过基于规则、实例和模型的推理过程，完成制造产品的智能设计过程。近年来，随着现代农业机械产品功能和性能的多元化发展，设计一款农机产品所需的知识系统越来越复杂，传统单一的设计推理模式难以满足产品的设计和研发需求，采用集成的多推理知识工程智能技术能够更好地解决现代农机产品研发面临的这一问题。例如：中国农业大学研究了一种基于知识工程的快速设计推理方法，该方法以相似度匹配算法为核心，能够对履带式收获机传动系的机械构件进行快速推理，有效地缩短了产品设计周期，提升了产品的设计智能性[3]。

2.3虚拟现实智能验证技术及应用

虚拟现实技术能够对结构复杂且设计困难的大型农业机械产品研发起到很好的辅助作用，研发人员运用虚拟现实技术能够实现对农机产品结构、外观和进行的仿真建模，在虚拟现实系统中构建真实感很强的运作场景，完成对研发农机产品的仿真运行。近年来，在传统虚拟现实技术的基础上，一种新的虚拟现实智能验证技术被逐渐应用在农业机械研发制造中，该技术不仅能够实现传统虚拟现实技术的所有功能，还能够对仿真的效果进行智能验证，验证的效果与产品开发出的实际使用效果无限接近。例如：中国农业机械化科学研究院采用虚拟现实智能验证技术，开发了基于视景仿真的联合收获机虚拟研发系统，该系统能够在虚拟现实情境下建立联合收获机轮胎模型，并对联合收获机作业过程进行虚拟受力分析，进一步通过对收获机运行时周边环境如农田、树木、草地等地表环境的虚拟建模和仿真，在VegaPrime中设计运动路径，实现了联合收获机作业的3D视景仿真和作业效果测定，结果表明：虚拟环境下的仿真测定结果与后期开发的联合收获机运行效果误差率小于1%[4]。

智能制造中的技术范文1篇10

一、规模

按规模大小FMS可分为如下4类：

1.柔性制造单元(FMC)

FMC的问世并在生产中使用约比FMS晚6~8年，它是由1~2台加工中心、工业机器人、数控机床及物料运送存贮设备构成，具有适应加工多品种产品的灵活性。FMC可视为一个规模最小的FMS，是FMS向廉价化及小型化方向发展和一种产物，其特点是实现单机柔性化及自动化，迄今已进入普及应用阶段。

2.柔性制造系统(FMS)

通常包括4台或更多台全自动数控机床(加工中心与车削中心等)，由集中的控制系统及物料搬运系统连接起来，可在不停机的情况下实现多品种、中小批量的加工及管理。

3.柔性制造线(FML)

它是处于单一或少品种大批量非柔性自动线与中小批量多品种FMS之间的生产线。其加工设备可以是通用的加工中心、CNC机床；亦可采用专用机床或NC专用机床，对物料搬运系统柔性的要求低于FMS，但生产率更高。它是以离散型生产中的柔性制造系统和连续生产过程中的分散型控制系统(DCS)为代表，其特点是实现生产线柔性化及自动化，其技术已日臻成熟，迄今已进入实用化阶段。

4.柔性制造工厂(FMF)

FMF是将多条FMS连接起来，配以自动化立体仓库，用计算机系统进行联系，采用从订货、设计、加工、装配、检验、运送至发货的完整FMS。它包括了CAD/CAM，并使计算机集成制造系统(CIMS)投入实际，实现生产系统柔性化及自动化，进而实现全厂范围的生产管理、产品加工及物料贮运进程的全盘化。FMF是自动化生产的最高水平，反映出世界上最先进的自动化应用技术。它是将制造、产品开发及经营管理的自动化连成一个整体，以信息流控制物质流的智能制造系统(IMS)为代表，其特点是实现工厂柔性化及自动化。

二、关键技术

1.计算机辅助设计

未来CAD技术发展将会引入专家系统，使之具有智能化，可处理各种复杂的问题。当前设计技术最新的一个突破是光敏立体成形技术，该项新技术是直接利用CAD数据，通过计算机控制的激光扫描系统，将三维数字模型分成若干层二维片状图形，并按二维片状图形对池内的光敏树脂液面进行光学扫描，被扫描到的液面则变成固化塑料，如此循环操作，逐层扫描成形，并自动地将分层成形的各片状固化塑料粘合在一起，仅需确定数据，数小时内便可制出精确的原型。它有助于加快开发新产品和研制新结构的速度。

2.模糊控制技术

模糊数学的实际应用是模糊控制器。最近开发出的高性能模糊控制器具有自学习功能，可在控制过程中不断获取新的信息并自动地对控制量作调整，使系统性能大为改善，其中尤其以基于人工神经网络的自学方法更引起人们极大的关注。

3.人工智能、专家系统及智能传感器技术

迄今，FMS中所采用的人工智能大多指基于规则的专家系统。专家系统利用专家知识和推理规则进行推理，求解各类问题(如解释、预测、诊断、查找故障、设计、计划、监视、修复、命令及控制等)。由于专家系统能简便地将各种事实及经验证过的理论与通过经验获得的知识相结合，因而专家系统为FMS的诸方面工作增强了柔性。展望未来，以知识密集为特征，以知识处理为手段的人工智能(包括专家系统)技术必将在FMS(尤其智能型)中起着关键性的作用。人工智能在未来FMS中将发挥日趋重要的作用。目前用于FMS中的各种技术，预计最有发展前途的仍是人工智能。预计到21世纪初，人工智能在FMS中的应用规模将要比目前大4倍。智能制造技术(IMT)旨在将人工智能融入制造过程的各个环节，借助模拟专家的智能活动，取代或延伸制造环境中人的部分脑力劳动。在制造过程，系统能自动监测其运行状态，在受到外界或内部激励时能自动调节其参数，以达到最佳工作状态，具备自组织能力。故IMT被称为未来21世纪的制造技术。对未来智能化FMS具有重要意义的一个正在急速发展的领域是智能传感器技术。该项技术是伴随计算机应用技术和人工智能而产生的，它使传感器具有内在的“决策”功能。

4.人工神经网络技术

人工神经网络(ANN)是模拟智能生物的神经网络对信息进行并行处理的一种方法。故人工神经网络也就是一种人工智能工具。在自动控制领域，神经网络不久将并列于专家系统和模糊控制系统，成为现代自支化系统中的一个组成部分。

三、发展趋势

1.FMC将成为发展和应用的热门技术

这是因为FMC的投资比FMS少得多而经济效益相接近，更适用于财力有限的中小型企业。目前国外众多厂家将FMC列为发展之重。

2.发展效率更高的FML

多品种大批量的生产企业如汽车及拖拉机等工厂对FML的需求引起了FMS制造厂的极大关注。采用价格低廉的专用数控机床替代通用的加工中心将是FML的发展趋势。

3.朝多功能方向发展

智能制造中的技术范文篇11

关键词：机电；一体化技术；智能制造

0引言

机电一体化技术在智能制造中的运用领域包括汽车技术类、数控加工类、柔性制造类等，有效提高了生产质量与效率，加快了企业的发展步伐。因此在今后的工业制造业发展中，就可以实现该技术的广泛应用与全面推广，充分发挥其价值与优势。

1机电一体化技术在智能制造中的运用价值

将机电一体化技术运用在智能制造中，其价值主要表现在以下几个方面：第一，随着工业制造业的高速发展，其市场竞争也越发激烈。各企业为了在激烈的市场竞争中立于不败之地，就需要不断提高自身综合实力，才能取得成功。而企业要想提高自身实力，就需要对生产模式进行创新改革，注重产品质量的提升，节约更多的成本费用，实现资源的优化配置。而通过机电一体化技术的运用，就能够实现各项生产工作的智能化、一体化、高效化，实现了人力、物力的优化配置，节约了大量的成本费用，提高了产品质量，赢得了广大消费者的青睐与追捧，树立了良好的形象与品牌，有利于企业的长远持续发展。第二，工业制造业的覆盖范围非常广泛，比如智能机器人、服装行业、汽车领域、数控机床等，都需要相应的生产与加工。而将机电一体化技术运用在智能制造中，就可以快速推动这些行业领域的转型变革与持续发展，实现现代化信息技术与机械技术的完美融合，从而带动其他行业的高速发展，实现真正的智能化、信息化、一体化生产。

2机电一体化技术在智能制造中的运用领域

2.1汽车技术类

在汽车生产与制造技术中，实现了机电一体化技术的高效运用，并且取得了显著成效。其在汽车生产与制造技术中的运用，主要表现在以下几个方面：第一，发动机控制。发动机可谓是汽车的心脏部位，如果发动机出现故障，就会导致汽车无法正常运行。而发动机是一个十分复杂的被控对象，整个控制系统由许多子控制系统或项目组成，包括EGR、空燃比、点火时刻、怠速等等。通过机电一体化技术的运用，就可以提高各控制项目的性能与质量，保障发动机的正常使用。其中在EGR控制项目中，主要为EGR率的控制，也就是所谓的废气再循环系统，可以促使废气的再循环量在每一个工作点都达到最佳状态，保障燃烧过程处于理想状态，将排放的污染物成分降低最低，有利于生态环境的保护。在空燃比项目的控制中，主要是通过空燃比的控制，保障燃油充分燃烧，降低各种污染物含量，实现经济、环保。在点火时刻项目的控制中，主要是为了防止异常燃烧而引起发动机故障，增强汽车的各项性能[1]。第二，底盘和车身控制。底盘具有着减震、承重等功能，而车身具有着保护、操控等功能，因此也需要通过机电一体化技术的运用，促使其功能充分发挥，保障汽车的安全平稳运行。比如在汽车防抱死系统、车速感应动力转向、电子控制悬架、防滑系统、导航系统、机械传感式安全气囊、中央控制门锁等，都实现了机电一体化的广泛应用，有效保障了汽车的舒适性、安全性、自动化，加快了汽车行业的发展步伐，满足了人们的各项需求。第三，其他领域的运用。近几年来，自动化、网络化、智能化的汽车驾驶系统已经逐步问世，深受人们的青睐与追捧，提高了人们的驾驶体验感。比如特斯拉的自动驾驶、网络控制等，就运用了机电一体化技术，实现了互联网信息技术与机械操控控制的有效结合，广泛的应用在汽车的各个领域。比如ABS系统、抬头显示系统、多媒体技术、撞击传感技术、自动泊车、定速巡航等，机电一体化技术都扮演着非常重要的角色，实现了汽车驾驶的信息化与智能化。此外，还有5G技术的应用、人工智能技术的应用，促使机电一体化技术更加安全、实效，真正实现了无人化、舒适化驾驶，并且广泛的运用在汽车的各个控制系统中。

2.2数控加工类

在工业制造行业高速发展的背景下，离不开数控机床的广泛应用。而数控机床就是现代化信息技术的应用与融合，为工业制造业的生产带来了很多的便利。这主要是依赖机电一体化技术的应用，使得数控加工更加精密、智能、高效、安全，为企业带来了更多的社会与经济效益[2]。尤其是各种智能制造中的数控加工，对于工艺流程、精度效率等有着很高的要求。而通过机电一体化技术的运用，就可以实现数控加工的信息化、精密化、高效化，不仅能够进行各项模拟信息的高效处理，还能够对整个生产加工环节进行全面管控。及时找出各种问题与不足，然后进行深入分析，提出切实可行的解决策略，有效提高了数控加工的精准度。在智能制造中的数控加工中，主要采用了CPU模式与总主线模式，并且结合模糊控制理论以及在线诊断技术，有效提高了工作效率与质量。而且还解放了传统劳动生产力，保障了人员的生命健康与财产安全，简化了生产工艺，降低了工作难度，实现了全面普及与应用。随着科学技术的不断发展，现阶段的数控加工类还运用了三维仿真技术，能够对生产环境、流程、工艺等进行动态模拟与跟踪，及时找出问题与隐患，进行三维立体化展示，便于生产人员快速了解工艺方法，进行效率的评估，保障生产工作的可靠与安全，加快了工业制造业的转型变革。

2.3柔性制造类

柔性制造类是指各种生产加工、信息传输、货物搬运等，对于生产效率与质量有着很高的要求。通过机电一体化技术的运用，就提高了生产效率，保障了货物质量，实现了资源的优化配置与充分利用，提高了企业的竞争实力。在机电一体化技术的运用下，可以实现生产工具的自动更换、密切跟踪、货物运输、存储管理，保障了生产工作与运输工作的有效对接，避免仓库限制或者物资爆满，影响整个生产运输效率[3]。无论是生产加工，还是货物存储与运输，都可以实现自动化以及密切化跟踪，只需要根据生产要求，提前设置好频率与计划，就可以全天候生产、搬运、存储，有效提高了生产效率。此外，还能够实现货物信息的密切跟踪与管控，实现人力资源的优化配置，保障生产计划与方案的合理性，一定程度上实现了智能化与自动化生产，增加了企业的经济效益。机电一体化技术的运用，还能够实现设备运行状态的自我监控，缩短故障时间，保障设备的安全平稳运行。

3运用现状与发展对策

3.1现状

现阶段，机电一体化技术在智能制造中的运用，还存在着一些问题，主要表现在：第一，重视不足。将机电一体化技术运用在智能制造中，前期需要投入较多的人力、物力与财力，才能保障后续生产的高效性。然而很多企业领导层，认为前期投入较高，而后期的收益较少，就放弃了机电一体化技术的运用。再加上很多领导层，对于机电一体化技术的认知不够全面，重视程度低下，思想观念比较陈旧，无法紧跟时展，以及认识到企业发展面临的困境，严重阻碍了工业制造业的持续发展[4]。第二，技术落后。机电一体化技术，需要电子技术与机械技术的紧密结合，才能实现广泛应用。然而现阶段，很多工业制造企业的技术水平比较落后，大量缺失优秀的专业技术人才，因此无法实现两者的紧密衔接。比如企业的电子技术发展落后，应用范围较窄，缺少与专业厂商的合作等，都会导致两者的衔接困难，无法实现广泛应用。第三，制度缺失。机电一体化技术在智能制造中的运用，需要在人力、物力、财力、制度的保障下，才能有序开展。然而由于企业领导层的重视不足，缺少制度体系的建设，导致基层人员也不够重视，增加了实际运用的难度。此外，资金较少，人员缺失，也将严重制约技术的实际运用与生产监管，为工业制造业的发展带来了很大的考验。

3.2对策

其有效发展对策为：第一，提高重视，加大宣传。要想实现机电一体化技术在智能制造中的高效运用，就需要先引起企业领导层的高度重视，然后加大宣传引导，实现全面普及与推广。因此作为企业领导层，就要紧跟时展，认识到机电一体化技术在智能制造中的运用价值，及时转变自身的思想观念，调整企业发展计划与目标。然后利用会议、网络平台、宣传栏等方式，加大宣传引导，为全体工作人员提供多元的培训深造机会，提高其对机电一体化技术的认知与运用能力[5]。第二，创新技术，规范管理。在今后的发展中，还需要对企业内部的技术进行创新优化，改良升级，然后实现整个运用过程的密切与规范管理，充分发挥机电一体化技术的价值与作用。作为工业制造业，可以加强与其他厂商、高校、机构的合作，加大电子科研成果向电子产品、技术的转化，实现内部技术的升级创新，与机械技术完美融合。还要积极借鉴国外优秀的技术、方法、经验，结合我国的实际情况，进行优化与改良，加快智能制造中的机电一体化发展步伐。第三，完善制度，给予保障。健全的制度与体系，是机电一体化技术在智能制造中运用的关键与保障，因此还要通过岗位责任制度、生产监管制度、人员培训制度的建立，实现生产工作的智能、高效、安全。此外，企业还要加大人力、物力、财力的投入，营造良好的应用环境。

4结语

综上所述，本文针对机电一体化技术在智能制造中的运用价值、领域，展开了详细深入的分析；并且具体阐述了运用现状与发展对策，希望为后续的实际工作，提供坚实可靠的理论依据。那么在今后的发展中，就可以通过提高重视，加大宣传；创新技术，规范管理；完善制度，给予保障等策略，实现机电一体化技术在智能制造中的高效与广泛运用。

参考文献：

[1]岳雷.基于智能制造中的机电一体化技术初探[J].机电元件，2022，41（02）：58-60.

[2]周青.机电一体化技术在智能制造中的运用分析[J].南方农机，2022，52（07）：187-188.

[3]张瑞虹，王增峰.机电一体化技术在汽车智能制造的应用分析[J].时代汽车，2022（05）：33-34.

[4]韦清.对机电一体化技术在智能制造中的运用解析[J].电子世界，2022（04）：22-23.

智能制造中的技术范文篇12

【关键词】自动化；机械制造；应用形式；展望

0、前沿

从20世纪年代开始，机械制造开始广泛的应用于各个行业，并且获得了人们的广泛关注。机械自动化技术的发展起源于20世纪20年代，开始主要是应用于机械制造冷加工过程中，后期随着相关技术的不断完善，从20世纪60年代末开始建立关于可变性的自动化生产系统，而随着现代信息技术的发展，机械制造行业的自动化程度也越来越高【1】。自动化技术能够快速提高制造效率，缩短机械制造的生产时间，节约人力资源，大大降低成本费用，有效提升企业竞争力，使企业的效益快速提高，同时使工作环境也得到明显改善。

1、自动化技术概述

自动化一般是说机器或装置在无人操作的情况下按照事先设定好的程序自动进行操作或控制的过程，在机械制造领域中主要是指在机械制造业中应用自动化技术，实现对加工对象的连续自动生产，实现优化有效的自动化生产过程，加快生产投入原料的加工变换和流动速度，节约人力资源。

在机械制造系统中自动化系统一般由五个单元组成：

（1）程序单元，决定系统该做什么和如何做；

（2）作用单元，对系统施加能量和定位；

（3）传感单元，检测系统工作过程的性能和状态；

（4）制定单元，对传感单元输送过来的信息进行比较分析，制定和发出指令信号；

（5）控制单元，进行制定并调节作用单元的机构。

自动化技术的研究内容主要涵盖了集成技术与系统技术、制造单元制度、柔性制造技术以及与现代化生产模式相适应的制造环境等。在不断进步中，全球化、网络化、虚拟化、敏捷化、智能化及绿色化是现代机械制造的自动化技术的发展目标。在自动化技术中应用较为广泛的是数控技术，其是现代制造系统中的核心技术，综合了计算机、微电子、信息处理、自动检测以及自动控制等先进技术，其很明显的特点就是效率高、精度高且能实现柔性自动化。

2、自动化技术在机械制造中的应用

实现机械制造自动化的理论基础是控制理论，控制理论发展及应用彻底的改变了人类传统的生产、生存、生活和管理模式。自动化技术在机械制造中的应用主要体现在以下方面。

2.1集成化应用

计算机集成技术是21世纪机械制造企业的主要生产方式。信息技术的不断发展以及自动化技术在机械制造领域应用的不断增多使得许多新技术得到发展，例如计算机辅助设计技术、辅助制造技术、辅助测试艺术、信息管理系统技术等。自动化技术在机械制造中的集成化应用，主要是借助系统工程理论的有效指导和信息技术对企业的制造流程进行整体上的优化，通过精简机构和过程重组等手段促进适度自动化，并在计算机数据库和信息网络的支持下，将机械制造企业的各种要素以及经营管理活动集成为一个有机整体，实现了机械制造以人为中心的柔性化生产。

2.2智能化应用

随着计算机技术的飞跃发展，智能技术也越来越强，人机一体化机械制造设备也越来越多的走进机械制造企业中，通过智能化的制造系统进行生产中，实现了人机相互活动的智能化，如逻辑分析推理、命题判断、工艺构思等。智能机械制造技术是人工智能技术与机械制造技术的有效结合，它把人工智能融入到了机械制造系统中的各个环节，可以借助专家智力活动的模拟，代替机械制造过程中很多需要专家亲自完成的活动，实现对机械制造过程的自动化监测，并对监测到的问题进行自动的改进或预防，并且对突发事件有一定的调整和应对能力。

2.3虚拟化的应用

虚拟化制造技术主要包含控制理论、计算机技术、多媒体技术、信息管理、人工智能、以及现代制造工艺等新技术，并以计算机仿真模拟分析技术为基础形成的一项由多学科交叉的系统技术。机械虚拟制造技术通过计算机仿真技术和信息技术对机械制造的过程进行仿真，进而发现和解决机械制造过程中可能出现的问题，这对降低机械制造成本、缩短机械产品开发周期、提高产品合格率等等是非常有意义的。

3、自动化技术在机械制造中应用的发展趋势

当今科技的发展使得自动化技术在机械制造领域的应用会越来越广泛，在市场竞争的环境下，其可以作为机械制造企业的核心生产竞争力的限制因素而影响到企业的生存与发展。因此，自动化技术在机械制造中的应用发展关系重大，而其发展的趋势主要在性能和功能发展两个方面。

3.1性能的发展趋势

（1）实现精度、速度的提高。为了使这两个机械制造技术中的主要性能指标得到提高，可以将高速CPU芯片、RISC芯片等先进技术应用于机械制造中。

（2）实现实时智能控制。区别于以往的实时系统，实时智能控制是现代科学发展中人工智能和实时系统的结合体，能更智能、更实时地调度任务的进行，从而为任务的按时完成提供保障。

3.2功能的发展趋势

（1）实现用户界面的图形化。由于用户对界面的要求各异，所以为了满足不同用户的需求，图形用户界面应运而生，这极大地方便了非专业用户的使用。

（2）实现科学计算可视化。图形、图像及动画等可视信息增加了机械制造中信息交流的途径，而不再拘泥于用文字或语言表达，从而使数据处理与数据解释能够更加高效地进行。

4、结论

随着科学技术的日新月异，自动化技术在机械制造中的应用只会越来越广泛和不可替代。机械制造中自动化技术应用的发展不仅可以极大促进机械制造水平的提高，增加经济效益，更体现着一个国家的综合国力。自动化技术在机械制造行业的应用发展会使得机械制造更加智能化、虚拟化和人性化，而其性能和功能方面的发展也会使得其应用的形式会更加多样化。

参考文献：

[1]马志强.自动化技术在机械制造中的应用探讨[J].科技论坛，2013

[2]刘红，王贤宽.论机械自动化技术的发展趋势[J].企业技术开发，2011（12）

[3]张列贵.简述现代机械自动化技术[J].黑龙江科技信息，2007（20）