人工智能技術(shù)在機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化中的創(chuàng)新應(yīng)用

孫后法

（徐州開(kāi)放大學(xué)，江蘇 徐州 221000）

0 引言

機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化作為工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ)，在先進(jìn)制造理念、技術(shù)、設(shè)備等方面的支持下，機(jī)械設(shè)計(jì)制造可以真正契合到產(chǎn)業(yè)化發(fā)展進(jìn)程中，提高生產(chǎn)制造精度與效率。人工智能技術(shù)的應(yīng)用，則是通過(guò)人們思維與智能控制體系的融合，進(jìn)一步深化機(jī)械設(shè)計(jì)制造上的安全性、高效性，滿足機(jī)械生產(chǎn)制造，為工業(yè)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[1]。從學(xué)科角度來(lái)講，人工智能技術(shù)具有多學(xué)科綜合的屬性，例如科學(xué)、心理學(xué)、控制學(xué)、神經(jīng)學(xué)等，在“人工”與“智能”的融合框架下，內(nèi)部數(shù)據(jù)信息在運(yùn)行過(guò)程中具有一定的邏輯特征，提高數(shù)據(jù)運(yùn)行精度，保證在數(shù)據(jù)聯(lián)動(dòng)處理模式下，可更為精準(zhǔn)的闡釋出數(shù)據(jù)信息的運(yùn)行本質(zhì)，保證系統(tǒng)頂層與操作終端的對(duì)接性。本文則是針對(duì)人工智能技術(shù)在機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化中的應(yīng)用進(jìn)行探討，以供參考。

1 基于人工智能的機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化運(yùn)行特點(diǎn)

從技術(shù)角度來(lái)看，機(jī)械設(shè)計(jì)制造相關(guān)功能的實(shí)現(xiàn)，是以機(jī)械設(shè)計(jì)制造工藝及其發(fā)展訴求為主，在多功能操控模式下，對(duì)技術(shù)基準(zhǔn)提出更高要求，只有這樣，才可確保技術(shù)應(yīng)用的安全性與持續(xù)性。在人工智能技術(shù)的應(yīng)用下，機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化運(yùn)行效率及安全性能得到顯著提升，這也是目前機(jī)械設(shè)計(jì)制造運(yùn)行的主要特點(diǎn)。

運(yùn)行效率方面。人工智能支持下的機(jī)械設(shè)計(jì)制造工序，可通過(guò)智能操控系統(tǒng)替代傳統(tǒng)的人工操控系統(tǒng)，可最大限度的節(jié)省指令轉(zhuǎn)換及工序切換期間所消耗的時(shí)間，且依據(jù)智能操控系統(tǒng)，可自動(dòng)依據(jù)數(shù)據(jù)信息的傳輸模式設(shè)定出具有預(yù)期性、規(guī)劃性的數(shù)據(jù)指令，且此類(lèi)指令優(yōu)化是全過(guò)程落實(shí)到整個(gè)操控系統(tǒng)中的，科學(xué)性的降低資源配置率，提高實(shí)際操控精度[2]。此外，從機(jī)械設(shè)備的外界操縱環(huán)境來(lái)講，機(jī)械設(shè)備的運(yùn)行及操作，無(wú)需經(jīng)過(guò)校對(duì)與細(xì)則了解，便可通過(guò)智能化調(diào)控，將人工智能技術(shù)與自動(dòng)化操控系統(tǒng)進(jìn)行整合，按照內(nèi)部指令，完成相對(duì)應(yīng)的信息傳輸及操控，規(guī)避其它數(shù)據(jù)信息傳輸過(guò)程中的冗余性問(wèn)題，提高機(jī)械設(shè)備的自動(dòng)化運(yùn)行效率。

安全性方面。機(jī)械設(shè)備在運(yùn)行過(guò)程中是按照內(nèi)部指令的下達(dá)，完整中央操控系統(tǒng)與終端部件之間的有效對(duì)接，但是受到加工環(huán)境、設(shè)備部件穩(wěn)定性、人工操控等方面的影響，將造成機(jī)械設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)碰撞問(wèn)題，進(jìn)而產(chǎn)生運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的嚴(yán)重現(xiàn)象。人工智能技術(shù)的支撐下，可以通過(guò)機(jī)械設(shè)備內(nèi)部操控系統(tǒng)組建出更為完整的數(shù)據(jù)運(yùn)行框架，最大限度脫離傳統(tǒng)人工操控的范疇，保證每一類(lèi)數(shù)據(jù)指令的下達(dá)，可直接作用于終端操控機(jī)構(gòu)中，進(jìn)而降低因?yàn)槿藛T誤操作所帶來(lái)的誤差影響，提高機(jī)械設(shè)備運(yùn)行的安全性。除此之外，人工智能技術(shù)可建設(shè)具有關(guān)聯(lián)特征的數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合專(zhuān)家系統(tǒng)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)當(dāng)前機(jī)械設(shè)計(jì)制造中存在的隱性問(wèn)題，并制定出補(bǔ)救方案，保證整個(gè)操控系統(tǒng)運(yùn)行的可持續(xù)性及可靠性。

2 人工智能技術(shù)在機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化中的創(chuàng)新應(yīng)用

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

基于人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是以人類(lèi)思維及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主體，建設(shè)出具有全域化、網(wǎng)絡(luò)化的數(shù)字模型，然后通過(guò)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)之間節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)性，對(duì)具有復(fù)雜特征的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理。與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理手段相比，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制下的數(shù)據(jù)體系具備更為完整的邏輯性，可對(duì)內(nèi)部系統(tǒng)運(yùn)行提供數(shù)據(jù)支撐，提高系統(tǒng)運(yùn)行質(zhì)量。

在機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化運(yùn)行體系中，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及實(shí)現(xiàn)大致可歸納為下列三點(diǎn)：

通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的運(yùn)行節(jié)點(diǎn)為主導(dǎo)，建設(shè)出神經(jīng)元的數(shù)據(jù)模型，這樣在數(shù)據(jù)及神經(jīng)元的聯(lián)動(dòng)處理下，可保證系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行中的數(shù)據(jù)傳輸效率及質(zhì)量，滿足機(jī)械設(shè)備的精細(xì)化操控需求[3]。

第二，依托于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)信息的動(dòng)態(tài)化、實(shí)時(shí)化處理，保證數(shù)據(jù)在對(duì)接過(guò)程中的精準(zhǔn)性，達(dá)到操控頂層與底層的數(shù)據(jù)共通、指令對(duì)接等。

第三，依托于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的反射特性，可以對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行精準(zhǔn)化提取，進(jìn)而查證出在不同數(shù)據(jù)操控視域下，機(jī)械設(shè)備指令輸入與輸出是否存在隱患問(wèn)題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)，可確保機(jī)械設(shè)計(jì)制造過(guò)程中，每一項(xiàng)數(shù)據(jù)采集的規(guī)范性，進(jìn)而為后續(xù)指令的下達(dá)提供數(shù)據(jù)支撐，滿足機(jī)械設(shè)計(jì)制造的多元化操控訴求。

2.2 模糊控制理論的應(yīng)用

模糊控制理論可以看成是“人工”+“智能”的實(shí)現(xiàn)載體，針對(duì)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行模糊控制，可以最大限度模仿人類(lèi)思維對(duì)當(dāng)前操控中存在的問(wèn)題及預(yù)期規(guī)劃路徑進(jìn)行解析，提高系統(tǒng)運(yùn)行精度?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的模糊控制理論運(yùn)行原理，是針對(duì)系統(tǒng)復(fù)雜化、專(zhuān)業(yè)化運(yùn)行模式采取的語(yǔ)言分析與轉(zhuǎn)換，令系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的自然語(yǔ)言可以轉(zhuǎn)變?yōu)橛?jì)算機(jī)系統(tǒng)可識(shí)別的算法語(yǔ)言，這對(duì)于系統(tǒng)內(nèi)部的知識(shí)庫(kù)可以真正建設(shè)出具有語(yǔ)言變量的非線性、時(shí)變性的描述功能，保證內(nèi)部系統(tǒng)在運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的各類(lèi)數(shù)據(jù)可維系在系統(tǒng)的容錯(cuò)性、魯棒性范疇之內(nèi)。在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，通過(guò)模糊控制理論可保證機(jī)械設(shè)計(jì)制造過(guò)程中產(chǎn)生的一系列數(shù)據(jù)信息不再局限于固有的數(shù)據(jù)傳輸框架之上，而是通過(guò)系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中的自然語(yǔ)言范疇，對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行多方位分析，輔助決策單元的運(yùn)行，提高機(jī)械設(shè)備及自動(dòng)化系統(tǒng)運(yùn)行的可靠性。

2.3 故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用

機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化體系在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中，由于長(zhǎng)時(shí)間高負(fù)荷的運(yùn)行，將令機(jī)械設(shè)備組件面臨著持續(xù)性損耗的問(wèn)題，一旦磨損值超出組件固有的承受指標(biāo)時(shí)，將造成機(jī)械設(shè)備無(wú)法運(yùn)行，降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)收益。故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用，則是全過(guò)程作用于機(jī)械設(shè)計(jì)制造中的，通過(guò)故障診斷系統(tǒng)與機(jī)械設(shè)備數(shù)據(jù)系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)，以數(shù)據(jù)信息監(jiān)測(cè)為核心，可以更為真實(shí)的反映出設(shè)備當(dāng)前的運(yùn)行工況，及時(shí)依據(jù)系統(tǒng)查找出系統(tǒng)運(yùn)行存在的安全隱患，為監(jiān)測(cè)與運(yùn)維工作的開(kāi)展提供數(shù)據(jù)支撐[4]。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，故障診斷系統(tǒng)主要是由內(nèi)部診斷數(shù)據(jù)庫(kù)為基準(zhǔn)，在內(nèi)部診斷數(shù)據(jù)庫(kù)中的各類(lèi)機(jī)械故障指標(biāo)的對(duì)比下，監(jiān)測(cè)出機(jī)械設(shè)備在當(dāng)前運(yùn)行工況下，是否存在相對(duì)應(yīng)的故障信息，如果運(yùn)行信息與故障類(lèi)型信息相匹配的話，則將自動(dòng)觸發(fā)報(bào)警系統(tǒng)，令工作人員了解到系統(tǒng)運(yùn)行中存在的故障。此外，故障診斷系統(tǒng)與專(zhuān)家系統(tǒng)的聯(lián)合應(yīng)用，可令系統(tǒng)在實(shí)現(xiàn)相關(guān)操作時(shí)，自動(dòng)對(duì)數(shù)字故障進(jìn)行識(shí)別與處理，此過(guò)程可以迅速修復(fù)故障，無(wú)需工作人員參與。

2.4 自主識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用

人工智能技術(shù)的實(shí)現(xiàn)需要搭載系統(tǒng)及數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)，才可將人工智能技術(shù)進(jìn)行實(shí)體化表達(dá)，基于人工智能技術(shù)的自主識(shí)別系統(tǒng)在具體驅(qū)動(dòng)過(guò)程中，也需要搭載傳感器設(shè)備，實(shí)時(shí)將機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化運(yùn)行過(guò)程中的反饋信息進(jìn)行采集與分析，通過(guò)采集信息與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)信息基準(zhǔn)之間的比對(duì)，可以識(shí)別出當(dāng)前系統(tǒng)運(yùn)行過(guò)程中產(chǎn)生的異常問(wèn)題。此外，自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)還可通過(guò)超聲波、無(wú)損檢測(cè)等技術(shù)對(duì)機(jī)械設(shè)備運(yùn)行工況進(jìn)行分析，從多個(gè)方面識(shí)別出系統(tǒng)及系統(tǒng)存在的問(wèn)題，為整個(gè)運(yùn)維工作的開(kāi)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

3 人工智能機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化的發(fā)展方向

從技術(shù)更新角度來(lái)看，人工智能技術(shù)正處于研發(fā)與應(yīng)用的過(guò)渡階段，其在不同階段對(duì)于機(jī)械設(shè)計(jì)制造自動(dòng)化所產(chǎn)生的支撐效果具有差異性，且伴隨著工業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展規(guī)劃下，人工智能機(jī)械操控模式也必須遵循技術(shù)、工藝、市場(chǎng)的客觀發(fā)展規(guī)律，才可最大限度提高我國(guó)機(jī)械工藝的制造水平。為此，在后續(xù)發(fā)展過(guò)程中，必須以下列方向?yàn)橹?，才可全面化提高機(jī)械設(shè)計(jì)制造質(zhì)量，提高我國(guó)在國(guó)際工業(yè)產(chǎn)業(yè)中的競(jìng)爭(zhēng)力。

第一，虛擬化方向。基于人工智能技術(shù)的虛擬化體系，將整個(gè)操控體系獨(dú)立在機(jī)械運(yùn)行模式之外，進(jìn)而確保前期設(shè)計(jì)與中期制造中的獨(dú)立性，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)計(jì)中存在的問(wèn)題，達(dá)到節(jié)約資源的效用。

第二，網(wǎng)絡(luò)化方向。計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與智能生產(chǎn)的結(jié)合，可以真正實(shí)現(xiàn)以技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的制造體系[5]。為進(jìn)一步深化人工智能技術(shù)的應(yīng)用，則必須拓展機(jī)械設(shè)計(jì)制造的網(wǎng)絡(luò)化功能，通過(guò)提高網(wǎng)絡(luò)化程度，從技術(shù)、管理、運(yùn)維等方面，打造出一體化的操控體系，滿足機(jī)械設(shè)計(jì)制造的智能化運(yùn)行訴求。

4 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人工智能技術(shù)支持下的機(jī)械設(shè)計(jì)制造，儼然成為科學(xué)技術(shù)驅(qū)動(dòng)下的一種必然發(fā)展方向，真正實(shí)現(xiàn)以數(shù)據(jù)信息為核心的多元化操控功能，保證各項(xiàng)操控指令下達(dá)及執(zhí)行的精準(zhǔn)性。從技術(shù)具體實(shí)現(xiàn)角度而言，機(jī)械設(shè)計(jì)及制造自動(dòng)化功能是依據(jù)數(shù)據(jù)信息在控制系統(tǒng)中的自動(dòng)化、智能化運(yùn)行，實(shí)現(xiàn)數(shù)字信號(hào)、數(shù)據(jù)信息之間的轉(zhuǎn)換，機(jī)械設(shè)備在現(xiàn)場(chǎng)操作過(guò)程中，可通過(guò)集成系統(tǒng)對(duì)繁雜的指令信息予以羅列、傳輸?shù)?，真正?shí)現(xiàn)一體化操控，滿足系統(tǒng)的多元化運(yùn)行訴求。為此，在實(shí)際拓展過(guò)程中，必須加強(qiáng)對(duì)先進(jìn)科學(xué)技術(shù)的應(yīng)用及管理，結(jié)合工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向，打造出技術(shù)化與專(zhuān)業(yè)化相結(jié)合的發(fā)展體系，提高機(jī)械生產(chǎn)制造水平，加速我國(guó)機(jī)械制造產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)精度，滿足高質(zhì)量、高速率的發(fā)展訴求。