自動化技術在機械設計制造中的應用

毛澤 張杰鑫 李天嬌

摘 要：隨著科技的發展，自動化技術已廣泛應用于各個行業和領域，如機械工程、制造業、醫藥、工業、交通運輸等各領域。自動化技術的出現，在減少各行業人力和物力的同時也提高了各行業的經濟效益和生產效率，并以其精準度被廣泛應用于機械設計和制造領域，自動化技術通過模糊推理和神經網絡的方式確保計算的精度，從而使自動化技術和機械設計相輔相成、共同發展。

關鍵詞：自動化技術;機械設計;制造領域;應用

信息行業的飛速發展使得自動化技術解放人力成為必然結果，其與各行業的完美融合在促進經濟發展和生產效率的同時也展現了我國信息行業的進步。機械設計的發展經歷了人工操作、動力操作、信息傳輸的過程。隨著科技的發展，現已經完美使用了信息傳輸，即將傳統的人工解析指令或參數發展成設備自動化技術，其根據遙感技術、反饋原理、數據原理等技術，將預存數據生成可執行的指令程序，以替代人工輸入程序，功能類似于人的大腦，兩者共同發展，相互促進。設備自動化技術不僅減輕人力和成本，更使得我國的機械設計與國際接軌，邁出了一大步。

1 自動化技術

近年來科學技術的不斷突破，使得制造業迎來了難得的發展機遇期，機械制造工業也得到了極大的發展。機械自動化技術屬于先進制造的一個重要部分，機械自動化技術的使用和普及是制造業發展和革新的主流方式，同時其還對整個國民經濟體系帶來了重大的影響。

自動化技術發展初期，多以傳統的人工控制為主，人工控制時效性差、精準度低，且時常出現人身安全問題，因此自動化技術應運而生。自動化技術是指在機器設備、儀表儀盤等設備中嵌入芯片，芯片會接收外界的程序或指令，設備會根據指令自行調節和加工，同時也會根據輸入的參數調節設備參數的技術。自動化技術的作用毋庸置疑，其不僅能增加設備的時效性、提高生產效率、降低人工成本、增加計算的精準度同時也能最大程度的保證工人的人身安全，這也是機械設計和制造領域引入自動化技術的重要原因。

近年來，隨著自動化控制的發展，機械設計領域和制造領域已經徹底的走向智能型發展，降低了人工操作的復雜性和危險性，將技術人員從復雜的工序中解脫出來，且自動化技術的作業精度遠高于人工。自動化的結合了工程科學、數學理論、遙感技術、反饋原理等復雜分支。

2 在機械制造業中，自動化技術的情況分析

（1）在集成化的機械制造中，自動化技術的應用情況分析。高度集成化是指通過計算機信息技術，機械制造和機械設計實現自動化和統一化的機械制造過程，在運行過程中，各個分系統的相關作用可以得到有效發揮。在自動化技術的應用中，集成制造技術是其十分重要的組成部分，它可以有效推動信息化的發展。

（2）在智能化機械制造中，自動化技術的應用情況分析。在信息技術迅速發展的影響下，智能化機械制造的應用范疇正在逐漸擴大，并不斷發展成計算機智能技術。在機械制造和設計中，人機一體化設備的有效運用，能夠充分發揮智能化的優勢，并有利于提升自動化技術的發展。在機械制造系統中，使人工智能在不同環節更好地融入，促進智能技術的有效延伸，同時相互融合機械制造智能技術和人工智能技術，能夠及時發現錯誤問題，并及時制定調整方案，從而提升生產質量。

（3）在機械制造中，自動檢測技術的應用情況分析。對于自動化技術來說，自動檢測技術是其重要的構成部分，它是對傳統設備的不斷優化。結果輸出、數據處理、信號調節及傳感器等是自動檢測系統的重要構成部分，先進信息處理系統也包含其中，例如微型計算機等，可以促進檢測的可靠性和有效性得到顯著提升。在機械制造過程中，有效運用自動化檢測技術對人工資源的使用也有很大的促進作用，它可以在無人或少人的情況下進行生產，提高人工資源的使用效率，促進生產質量和生產效率的顯著提升。

3 自動化技術在機械設計及制造領域中的應用

自動化技術意指為計算機賦予人類的大腦，使其能夠自主解釋程序。指令控制同類計算機、工業設備、醫藥行業設備等，如今已成熟的應用于金融、醫藥、顧客服務、玩具游戲、運輸通訊等各行業領域。自動化技術由最初的實現加減法到現如今操控大型設備、操控醫療設備做心臟聲音分析等經歷了質的飛躍和提高。

機器是沒有思維能力的，如何為機器賦予思維能力正是自動化技術的核心，看似簡單實則從最初發展到現在經歷了無數研究者的心血，其原理借鑒人的大腦神經元，人類的大腦通過改變神經元的連接進行學習和記憶，學者們模仿這一學習和記憶模式創建了神經網絡算法，試圖用神經網絡算法模擬人類大腦的計算、學習和認知能力，再將其應用于計算機。

機械設計和制造本就是基于計算機、信號處理、電子、機械制造等基礎課程而衍生的專業，且廣泛應用于人們的日常生活，如行駛模擬裝置、剎車系統、復印件等產品，內部融合了傳感器、信號處理系統、執行工具等系統，再由人工輸出特定指令和參數，各系統和元件相互合作、相輔相成從而產生人們生活的必須產品。傳統的機械設計多為手工制作，其缺點較為顯著，如生產效率低下、缺乏資源、人力輸出錯誤率高，發展緩慢，這就使得機械設計融合先進的計算機技術成為必然趨勢。且近年來計算機領域高速發展，已經完美融合至各領域，作為機械設計的基礎分支，計算機的飛速發展很大程度帶動了機械設計領域的擴大和發展，計算機技術也已成熟的運用于機械設計中，特定指令和程序已經能夠標準的產生流水線作業，在減少人力物力的同時很大程度提高了生產效率和準確率。但是，兩者融合不是一蹴而就的，是需要探索和更新的，機械設計要跟隨計算機技術不斷的發展和變化而進步，從而再提高企業經濟效益的同時為人們的生活提供便利。

3.1 機械制造

機械生成過程是復雜和不可見的，各元件之間依據輸出指令相互作用、相輔相成，環境的復雜性和系統的差異性使得工程師們很難設計出統一健壯的控制系統，而卷積神經網絡能夠很好地解決這一難題，卷積神經網絡的自學習和自適應性能夠根據不同環境和軟硬件系統處理不同復雜模式，卷積神經網絡會根據動態模型做出合理的故障預測，再根據非線性動態跟蹤進行故障診斷，卷積神經網絡會通過各神經元的連接建立專家診斷系統，保證機械制造的精準度。

3.2 故障診斷

自動化技術會通過指定的程序通過傳感器定時采集設備元件的信號和狀態，再經由神經網絡保存的特征庫分析出元件的狀態，特征庫中保存了各元件的狀態集合，根據模式匹配原理分析出元件當前是否正常工作。當然，自動化技術不僅停留在系統故障診斷級別，而是在判斷出系統或元件故障后會根據以往的學習經驗給出相應的處理方法，類似于人類的專家系統，專家會憑借經驗、視覺或設備檢測等方式判斷故障原因，自動化技術會通過神經元的學習和記憶調整當前處理狀態，確定故障部位和原因，相較于傳統的專家系統，自動化技術的應用很大程度解放了人類大腦的思考力。

3.3 機械設計

由于工程系統大多內部構造繁瑣且復雜，使得加工過程控制極為困難，一般的PID控制方法雖能監控元件狀態，但隨著機械電子的發展，PID已然不能滿足當前的生產要求，且當前的工程設備多為小型化、高精度等，監控難度不言而喻。模糊神經網絡的魯棒性和非線性的控制方法很好的解決了這一難題，能夠很好監控內部元件復雜的工業設備，且具有長期、穩定的監控力。

4 自動化技術在機械設計制造中應用的發展情況 ?機械制造業的發展，不僅事關國民經濟，而且對民族復興事業也起著關鍵性的作用，不過，考慮到我國目前自動化水平較低的實際國情，相關部門應該加緊探求一條更優、更省的道路，這條路途異常兇險且漫長。其不是單一的進行技術引進，而是需要自身有一個完整的規劃，從簡單的仿制開始到技術吸收，逐步向前發展。近些年來，國內的企業都在向自動化邁進，加大對自動化設備的引進，對相關人才的吸收。不僅如此，更是加快了對在線工藝檢測設備等自動化技術的引入步伐，這些都在一定程度上推動了企業的向前發展。

對于相關機械制造企業來說，應該時刻將國家的經濟發展策略作為指導，以市場需求和普通民眾的基本需要為著手點，扎實推進研發進程，與此同時，再積極引入學習吸收國外先進技術，將其運用到自身的研發項目上，實現真正意義上的技術吸收，由此來推動機械自動化技術的穩步向前發展。

5 結束語

自動化技術的引入增加了生產效率降低了誤差率，提高了機械設計和制造行業的技術性和先進性;機械設計和制造行業促進自動化技術的發展和學習能力，兩者相輔相成、相互促進共同發展。當然，自動化技術在機械設計領域的發展仍然存在很多不足的地方，各方面還處于完善階段，這就需要學者們共同努力，使得機械設計和制造業徹底的轉型，徹底擺脫人工控制，從而提高生產力。

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