人工智能在機(jī)械加工裝備中的應(yīng)用探討

曾昊

摘要：隨著科技水平的爆發(fā)式發(fā)展，人工智能極大地改變了機(jī)械加工裝備，起到了促進(jìn)技術(shù)升級、優(yōu)化產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的積極效應(yīng)。本文以此為出發(fā)點(diǎn)，探討人工智能在機(jī)械加工裝備中的應(yīng)用，并著重探討了利用人工智能構(gòu)建內(nèi)燃機(jī)摩擦學(xué)設(shè)計平臺的應(yīng)用案例，為更有效的提升機(jī)械加工水平提供幫助。

Abstract： With the explosive development of science and technology， artificial intelligence has greatly changed mechanical processing equipment， and played a positive effect in promoting technological upgrading and optimizing product structure. Taking this as a starting point， this article discusses the application of artificial intelligence in machining equipment， and focuses on the application of artificial intelligence to build a tribological design platform for internal combustion engines to provide help for more effective improvement of the level of machining.

關(guān)鍵詞：人工智能;機(jī)械加工裝備;內(nèi)燃機(jī)

Key words： artificial intelligence;machining equipment;internal combustion engine

中圖分類號：TP18? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號：1674-957X（2021）23-0205-02

0? 引言

人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)制造加工裝備的深度融合是當(dāng)前重要的研究課題。人工智能將新的思維方式、技術(shù)方法引入到機(jī)械加工裝備制造過程之中，不僅能夠完成各種復(fù)雜計算，還能夠?yàn)闆Q策提供輔助，自動解決問題，實(shí)現(xiàn)個性化產(chǎn)品的設(shè)計、定制和精準(zhǔn)營銷。探討人工智能技術(shù)在機(jī)械加工裝備技術(shù)中的應(yīng)用路徑，較好地實(shí)現(xiàn)對機(jī)械加工裝備的智能化，從而實(shí)現(xiàn)感知分析和監(jiān)控。

1? 人工智能與機(jī)械加工裝備概述

人工智能是一種新興技術(shù)，主要是通過計算機(jī)模仿人腦所從事的各種思維活動，進(jìn)行復(fù)雜問題的診斷、預(yù)測、分析和規(guī)劃，較好地運(yùn)用于各個領(lǐng)域，實(shí)現(xiàn)社會的智能化、自動化和信息化。具體來說，主要包括以下關(guān)鍵技術(shù)：①機(jī)器學(xué)習(xí)。在大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)的支持之下，利用系統(tǒng)強(qiáng)大的并行運(yùn)算能力，采用監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方式，自主模擬人類的學(xué)習(xí)過程，并進(jìn)行智能決策。②神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過這種智能運(yùn)算模型，進(jìn)行分布式并行信息的自動化處理，計算獲悉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為特征和規(guī)律。③深度學(xué)習(xí)?；谌斯ど窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的前提，利用層次性、多樣化的感知器進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，由第一層特征抽象出高層的屬性類別和規(guī)律。④數(shù)據(jù)挖掘。利用大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)對海量的異構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘、統(tǒng)計、在線分析和處理，從而極大地減少人工作業(yè)的數(shù)量。⑤專家系統(tǒng)。借助于具有大量專業(yè)知識和經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，對各種信息進(jìn)行自主推理判斷，模擬某個領(lǐng)域?qū)＜业臎Q策活動和過程，實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜問題的分析和決策。

智能機(jī)械加工裝備。將設(shè)備與專家系統(tǒng)相融合。實(shí)現(xiàn)機(jī)械加工裝備的智能化和信息化，其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為以下方面：①生產(chǎn)系統(tǒng)化。在智能生產(chǎn)系統(tǒng)的前提下能夠?qū)C(jī)械加工裝備中不同信息進(jìn)行感知、融合和應(yīng)用，對于機(jī)械加工裝備生產(chǎn)過程中存在的偏差和錯誤能夠進(jìn)行自動修改和處理。②控制系統(tǒng)化。人工智能在機(jī)械加工裝備中的應(yīng)用以數(shù)字基礎(chǔ)為依托，通過知識處理、智能數(shù)控加工等方法，進(jìn)行各類信息的自主分析和控制，確保機(jī)械加工裝備的智能化和穩(wěn)定性、高效性。

2? 人工智能在農(nóng)業(yè)機(jī)械加工裝備中的應(yīng)用分析

農(nóng)業(yè)機(jī)械加工裝備正在向智能化、機(jī)械化的方向邁進(jìn)，在融合電子信息、環(huán)境科學(xué)、現(xiàn)代制造等技術(shù)的條件下，引入人工智能技術(shù)和方法，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備技術(shù)的適應(yīng)性能和精準(zhǔn)作業(yè)功能，增強(qiáng)農(nóng)業(yè)機(jī)械的工作效率，有效保障季節(jié)強(qiáng)勞動作業(yè)的可靠性和高效性。具體來說，主要體現(xiàn)在以下幾點(diǎn)：

2.1 智能化軟件在內(nèi)燃機(jī)設(shè)計中的應(yīng)用? 摩擦學(xué)設(shè)計問題在內(nèi)燃機(jī)中的摩擦學(xué)設(shè)計問題一直是工業(yè)制造領(lǐng)域的重點(diǎn)問題。自1876年第一臺四沖程的內(nèi)燃汽油機(jī)出現(xiàn)，人們依靠試驗(yàn)來尋找合適的減摩耐磨材料和潤滑油，內(nèi)燃機(jī)摩擦學(xué)領(lǐng)域的技術(shù)研究成為內(nèi)燃機(jī)設(shè)計的重要內(nèi)容，研究者們積極探索內(nèi)燃機(jī)摩擦學(xué)系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)機(jī)理和潤滑模型，不斷降低內(nèi)燃機(jī)的摩擦功耗，提高內(nèi)燃機(jī)的機(jī)械效率和磨損壽命，減低對環(huán)境的污染。不管是基于現(xiàn)代內(nèi)燃機(jī)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)所建立的Patton的模型、美國陸軍坦克與自動車輛研究發(fā)展與工程中心開發(fā)的內(nèi)燃機(jī)摩擦評定模型、還是日本Nissan汽車公司的基于流體和混合潤滑理論所建立的內(nèi)燃機(jī)摩擦預(yù)測模型。都離不開計算機(jī)技術(shù)的應(yīng)用和輔助。我國的學(xué)者張向軍、桂長林等將符號模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、基因模型等人工智能技術(shù)與內(nèi)燃機(jī)摩擦學(xué)設(shè)計方法相融合，在基于基因模型的進(jìn)化構(gòu)建以專家知識為輔助的混合型進(jìn)化設(shè)計法，通過分層協(xié)調(diào)機(jī)制，進(jìn)行復(fù)雜機(jī)械的綜合計算和設(shè)計。對內(nèi)燃機(jī)摩擦學(xué)的綜合設(shè)計決策和優(yōu)化方法有所突破。學(xué)者戴旭東利用計算機(jī)數(shù)值仿真和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)，初步實(shí)現(xiàn)了內(nèi)燃機(jī)的虛擬樣機(jī)，建立起缸體-活塞-連桿-曲軸的快速實(shí)現(xiàn)方案，該虛擬樣機(jī)包含了內(nèi)燃機(jī)的摩擦學(xué)行為，為設(shè)計提供實(shí)驗(yàn)室方案。人工智能的應(yīng)用，增強(qiáng)了計算機(jī)對引擎性能和動力系部件形狀參數(shù)的快速運(yùn)算能力，能夠更為精確地對假定方案給出系統(tǒng)性評估，并按照既定設(shè)計要求運(yùn)算出動力系部件的幾何尺寸，不僅能短時間內(nèi)產(chǎn)生內(nèi)燃機(jī)單個部件的虛擬模型，還能短時間內(nèi)完成系統(tǒng)部件的虛擬裝配工作。

2.2 無人化技術(shù)和信息化技術(shù)在農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備運(yùn)行中的應(yīng)用? 隨著計算機(jī)技術(shù)、電子信息技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)內(nèi)燃機(jī)在動力、經(jīng)濟(jì)、穩(wěn)定等多個指標(biāo)上實(shí)現(xiàn)圖突破。農(nóng)用內(nèi)燃機(jī)主要與田間作業(yè)機(jī)械、植保機(jī)械、排灌機(jī)械等配合使用。由于這些機(jī)械和內(nèi)燃機(jī)經(jīng)常在日曬、雨淋、揚(yáng)塵等惡劣環(huán)境下工作，所以無人化的技術(shù)應(yīng)用很有意義。在農(nóng)用拖拉機(jī)、收獲機(jī)等機(jī)械裝備之中，可以利用傳感器、定位技術(shù)進(jìn)行自動駕駛和控制，通過對位置的感知和路徑規(guī)劃進(jìn)行自主行駛，實(shí)現(xiàn)全局路徑規(guī)劃和自動控制，并對農(nóng)用機(jī)械施工作業(yè)中的障礙物進(jìn)行準(zhǔn)確識別和檢測。在農(nóng)業(yè)施肥、噴藥等作業(yè)過程中，可以利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，進(jìn)行精準(zhǔn)噴藥和施肥作業(yè)，并實(shí)現(xiàn)對作物病蟲害的準(zhǔn)確檢測、分析和控制。

在物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)的依托下，可以對農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備的位置信息、運(yùn)行工況進(jìn)行實(shí)時采集和分析，提前預(yù)判農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備的運(yùn)行狀態(tài)、故障位置、故障程度、故障原因，并精準(zhǔn)地提出農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備的故障改進(jìn)策略。機(jī)器學(xué)習(xí)算法、專家系統(tǒng)等人工智能技術(shù)，能夠?qū)r(nóng)業(yè)機(jī)械裝備的運(yùn)行路徑進(jìn)行精準(zhǔn)規(guī)劃和最優(yōu)調(diào)度，實(shí)現(xiàn)對農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備的遠(yuǎn)程調(diào)度和管理。比如，隨著農(nóng)業(yè)機(jī)械設(shè)備的品種越來越多，農(nóng)用內(nèi)燃機(jī)也向多樣化發(fā)展，以更好的匹配機(jī)械作業(yè)。例如，在胡椒機(jī)械加工設(shè)備中，計算機(jī)和電控技術(shù)對內(nèi)燃機(jī)進(jìn)行智能化控制，其振動和噪音得到有效改善，提升了設(shè)備工作的穩(wěn)定性。人工智能技術(shù)利用智能化、自動化技術(shù)進(jìn)行精準(zhǔn)控制、檢測和動態(tài)管理?？傊?，智能化技術(shù)應(yīng)用，能夠讓農(nóng)用內(nèi)燃機(jī)節(jié)能及排放控制更精準(zhǔn)，電控匹配度更高，在振動、噪聲、聲振粗糙度NVH等方面均得到明顯優(yōu)化。作為移動的動力設(shè)備裝置，其將更加充分發(fā)揮出其獨(dú)特優(yōu)勢。

3? 人工智能在工業(yè)機(jī)床加工裝備中的應(yīng)用分析

在智能機(jī)床加工裝備制造過程中，可以充分引入智能化技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和運(yùn)動控制技術(shù)，設(shè)計和制造具有智能編程、智能診斷和智能補(bǔ)償?shù)臄?shù)控機(jī)床裝備，構(gòu)造出智能機(jī)床加工裝備制造生態(tài)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能機(jī)床的分布式、分級、分享制造和生產(chǎn)應(yīng)用。人工智能技術(shù)能夠?qū)?shù)控機(jī)床裝備的生產(chǎn)過程進(jìn)行及時糾錯、檢測和數(shù)據(jù)反饋，快速、高效地評估數(shù)控機(jī)床加工零件的運(yùn)行狀態(tài)，對錯位的零件進(jìn)行及時復(fù)位，并通過實(shí)時修改工況參數(shù)的方式，提高機(jī)床零件加工的精度。

3.1 數(shù)據(jù)采集技術(shù)在數(shù)控機(jī)床裝備中的應(yīng)用? FOCAS協(xié)議是一種基于TCP/IP協(xié)議的應(yīng)用工具，能夠利用讀寫數(shù)控系統(tǒng)控制伺進(jìn)給軸和主軸運(yùn)動相關(guān)數(shù)據(jù)，了解機(jī)械裝備的運(yùn)行工況，包括刀具偏置、零偏、軸坐標(biāo)值、用戶宏程序變量、螺距誤差補(bǔ)償數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)對數(shù)控機(jī)床零件加工過程的讀寫控制和操作。

3.2 海量工業(yè)過程數(shù)據(jù)處理技術(shù)在數(shù)控機(jī)床裝備中的應(yīng)用? 在數(shù)控機(jī)床裝備的運(yùn)行過程中。數(shù)據(jù)采集的頻率較高。在這些海量數(shù)據(jù)的采集過程中，需要進(jìn)行壓縮處理。為此，可以采用常見的數(shù)據(jù)壓縮算法，如：分段線性插值方法、矢量量化方法、信號變換方法等，按照一定的規(guī)則重新排列組織工業(yè)數(shù)據(jù)，剔除冗余無用的信息數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行轉(zhuǎn)換、解壓縮、重構(gòu)等操作。并在數(shù)據(jù)壓縮算法的支持下，通過壓縮比描述數(shù)據(jù)壓縮后的狀態(tài)，以此對比解壓恢復(fù)數(shù)據(jù)與實(shí)際數(shù)據(jù)的相似程度。如：旋轉(zhuǎn)門算法就是利用線性線段擬合和容差的方式，對數(shù)控機(jī)床加工過程數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮的算法。通過對容差的動態(tài)調(diào)整和多模型尋優(yōu)的方式，獲悉數(shù)控機(jī)床加工過程誤差最大的點(diǎn)，從而更好地減少壓縮誤差，提高數(shù)據(jù)壓縮的精準(zhǔn)性。

3.3 數(shù)字可視化監(jiān)控技術(shù)在數(shù)控機(jī)床裝備中的應(yīng)用? 在數(shù)控機(jī)床裝備的人工智能技術(shù)應(yīng)用之中，數(shù)字可視化監(jiān)控技術(shù)是一種普遍使用的技術(shù)。在仿真學(xué)科和計算機(jī)圖形學(xué)的支持下，數(shù)字可視化監(jiān)控由二維進(jìn)入到三維。在Unity3D技術(shù)的支持下，可以構(gòu)建Unity3D平臺的數(shù)字可視化監(jiān)控系統(tǒng)，方便、直觀地對數(shù)控機(jī)床加工過程進(jìn)行監(jiān)控，并進(jìn)行故障聲光報警，實(shí)現(xiàn)對數(shù)控機(jī)床的遠(yuǎn)程智能化控制。以FANUC數(shù)控機(jī)床為例，可以采用基于FOCAS協(xié)議的連接方式，作業(yè)人員能夠通過PC或手機(jī)等終端設(shè)備進(jìn)行遠(yuǎn)程監(jiān)控，實(shí)時采集數(shù)控機(jī)床裝備生產(chǎn)運(yùn)行過程的數(shù)據(jù)，并對數(shù)控機(jī)床進(jìn)行遠(yuǎn)程智能化控制，及時把握數(shù)控機(jī)床的運(yùn)行狀態(tài)。

在數(shù)字可視化監(jiān)控系統(tǒng)之中，可以對實(shí)時采集的機(jī)床真實(shí)加工數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真模擬，以此驅(qū)動數(shù)控機(jī)床模型和零件模型的運(yùn)行，并對其運(yùn)行過程實(shí)施可視化監(jiān)控。同時，可以通過驅(qū)動桁架模型實(shí)時采集相關(guān)數(shù)據(jù)，模擬數(shù)控機(jī)床加工實(shí)際場景中的自動上下料活動，并通過對數(shù)據(jù)的判定做出是否需要對部件進(jìn)行翻轉(zhuǎn)的決策，從而實(shí)時可視化地獲悉桁架運(yùn)行狀態(tài)。

4? 結(jié)語

綜上所述，人工智能在機(jī)械加工裝備中的應(yīng)用日益寬泛。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人機(jī)交互、信息采集、建模與決策等方法的支持和依托下，能夠較好地實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與機(jī)械加工裝備的深度融合。結(jié)合農(nóng)業(yè)和工業(yè)機(jī)械加工裝備的不同特性和要求，可以合理優(yōu)化地選擇應(yīng)用人工智能技術(shù)，對機(jī)械加工裝備的運(yùn)行作業(yè)過程進(jìn)行實(shí)時的數(shù)據(jù)采集、分析、處理、決策和可視化監(jiān)控。包括人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)谷物收獲機(jī)、胡椒機(jī)械加工裝備中的應(yīng)用、人工智能技術(shù)在數(shù)控機(jī)床加工裝備中的應(yīng)用等，充分突顯人工智能在機(jī)械加工裝備中的應(yīng)用精準(zhǔn)性和高度糾錯性能，推動智能制造的快速發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]戴認(rèn)之.人工智能技術(shù)在工業(yè)設(shè)備和系統(tǒng)智能運(yùn)營維護(hù)的應(yīng)用[J].中國信息化，2020（07）：52-53.

[2]劉朝宇.信息化背景下農(nóng)業(yè)機(jī)械裝備需求及結(jié)構(gòu)優(yōu)化分析[J].農(nóng)業(yè)工程技術(shù)，2021，41（12）：49-51.

[3]李杰，李響，許元銘，楊紹杰，孫可意.工業(yè)人工智能及應(yīng)用研究現(xiàn)狀及展望[J].自動化學(xué)報，2020，46（10）：31-44.