基于人工智能技术的机械制造全过程控制系统设计

基于人工智能技术的机械制造全过程控制系统设计

胡俭

430104197907112514

摘要：在计算机领域中，人工智能技术主要有两种不同体现方式：一种是采用模拟法对数据信息进行处理，该方法不但注重实用性，还讲求构建信息与信息之间的互补映射关系；另一种是采用传统的编程技术使互联网网络可视化，这种方法的适用范围相对较为宽泛，对于信息与信息之间的影响关系要求不高。对于计算机互联体系而言，人工智能技术的应用必须借助既定编程模板，一方面可在数据参量编码的同时，实现对信息排序与规划，另一方面也可将整个网络系统分割成多个完全独立的成分，从而有效避免了数据信息误传的情况出现。

关键词：人工智能技术；机械制造全过程；控制系统；

引言

新一轮的产业革命随着我国科技水平的进步而来，现代信息技术在机械设计制造中应用十分广泛，有效推动了我国制造行业的转型与发展，也为其带来了新的挑战与发展机遇。将现代人工智能技术融入机械设计制造过程中，有助于制造企业优化分析运行情况，做出精准的管理决策，改进制造工艺，有效降低生产成本，提高企业运行效果，完成个性化产品制造与精准营销。现代人工智能技术已经成为制造行业现代化建设的重要内容。随着现代人工智能技术在新时代的发展，新的思维模式和技术方法逐渐应用到机械设计制造过程中，促进了制造行业的进步与发展。

1人工智能和机械加工的协同作用

作为一种新型技术类别，人工智能和机械加工行业相结合，能够突破既往机械加工产业中的不足，也不同于制造业的自动化追求方向，朝向智能化的方向前进。所谓机械加工智能化，并不是使用机器代替人进行机器生产，而是秉持着人机协同的原则，促使机器和人相互配合，更好地适应机械加工环境的变化。人工智能和机械加工行业相结合，并非是单纯地运用机器替换人工，而是促使机器和工作人员各司其职，前者承担机械生产作业，后者则是承担具有创造性的工作。机械加工行业工作复杂，任何一种产品生产与制造，至少会涉及几十种原料投入，有时候甚至需要数百万零部件，即使是同一种产品，不同企业的工艺生产流程也有明显差别。正是由于生产工艺、数据格式的差异，使得机械加工供应链连接复杂，为了进行数字化改造企业需要专门设立标准进行数字化连接。

2我国机械设计制造现状分析

1）我国机械产品数字设计制造技术水平不高，对于数字化设计技术的应用层次还不够深入。目前，我国机械设计制造技术更多依赖于仿制，而自主创新能力不高。2）我国机械设计制造核心技术匮乏，缺乏知识产权保护意识。基于传统观念的影响，我国机械设计制造缺乏对核心技术的保护，导致机械制造企业缺乏市场核心竞争力。3）缺少对机械产品功能的创新。目前，我国将精力放在机械产品的性能设计上，却忽视了对产品功能的创新设计，导致机械产品在使用过程中由于缺乏相应的功能而难以满足实际生产要求。例如，在汽车组装方面，虽然我国构建了机器人组装生产线，但是在关键部位的组装上仍然是以传统的人工组装为主，剖析原因主要是由于缺乏对组装机器人运行功能的创新设计，导致诸多功能难以在生产线中发挥作用。4）我国高端机械设计制造人才短缺。推动智能机械制造发展离不开高端人才的支撑，目前我国高校所培养的人才具有“眼高手低”的问题，高端机械设计制造人才匮乏问题较为突出。分析原因主要是由于我国高等教育仍然是以培养学术型人才为主，而缺乏与区域制造产业发展的对接，使得高校所培养的人才难以满足实际要求。

3机械制造全过程控制系统设计

3.1Multi⁃Agent集成框架

Multi⁃Agent集成框架作为机械制造全过程控制系统的核心结构，主要由Multi⁃Agent主机、机械制造部件、控制元件三部分共同组成。其中，Multi⁃Agent主机是监控机械制造全过程控制系统的核心应用主机，可在记录机械元件制造指令执行情况的同时，按照人工智能技术的约束标准，对系统内的可利用资源进行调度。机械制造部件下部附属Holonic元件，能够自主选择机械设备制造过程中的加工原理、工艺及设计方向，并可联合Multi⁃Agent主机，预测可能存在的元件加工风险。控制元件下部附属Job⁃Shop主机，能同时控制机械元件的尺寸、设计工艺与加工流程。具体框架示意图如图1所示。

图1Multi⁃Agent集成框架示意图

3.2基于人工智能技术的节点辨识

在机械制造全过程控制系统中，所有辨识节点的部署都必须遵循人工智能技术，且随着元件制造指令的执行，相邻控制节点之间的物理距离会不断增大。此时对比相邻控制节点之间的初始距离与实际距离，即可准确得知人工智能技术对机械制造全过程控制系统的约束作用能力。设σ表示控制节点的原部署系数，在Holonic机械制造元件、Job⁃Shop调度控制主机间连接关系不发生改变的情况下，该项指标参量的取值结果始终满足[1,e)。r表示基于人工智能技术的机械制造信息编码系数，对于全过程控制系统而言，该项指标参量的最小取值结果通常等于自然数“1”。假设u1、u2表示两个不同的机械元件制造标度值，在人工智能技术的支持下，控制系统不会对同一机械制造元件进行重复标注，所以u1≠u2的不等式条件恒成立。联立上述物理量，可将基于人工智能技术的节点辨识表达式定义为：

4面向智能制造的机械设计制造技术应用分析

4.1机械设计制造中自动识别系统的应用

在传统的机械生产过程中，需要建立控制模型，通过动态控制方程来操控机械执行任务。动态控制方程的适应性较差且结构复杂，很难将机械工程的预算进行准确判断，特别是一些施工生产情况较差的工程任务，动态控制方程很难充分发挥其积极作用，导致控制工作很难实现。在新时代背景下，现代人工智能技术的应用有助于机械设计制造工程高效运行，有效避免安全事故的发生。例如，在制造生产过程中应用现代人工智能技术，能实时监控机电设备的相关参数，一旦参数出现异常，传感器能及时发出预警，工作人员能及时采取相关补救措施，保障工作人员的人身安全。

4.2数字化制造技术

装备制造设备数字化制造技术主要是对机械设备制造过程进行自动信息采集、流转、信息追踪以及追溯的技术。自动信息采集和流转技术主要是解决排产问题，利用技术集成方法，分析制造工艺规划系统，并且对生产工艺流程进行统计分析，以此实现生产线所有执行机构、检测系统数据等协同优化，实现集约化、流水化作业。信息追踪和追溯技术则是通过计划管理和车间管理数据，结合二维码技术等对装备制造产品的生产过程进行流程数据化管理，将数据信息与架构设备等进行信息共享，从而实现对整个生产环节的有效管理。

结束语

与传统数字孪生系统相比，新型机械制造全过程控制系统引用人工智能技术，对Multi⁃Agent集成框架的连接能力进行完善，Job⁃Shop调度控制主机，对相关控制节点进行准确辨识，由于执行程序交互运算行为的存在，使得所有控制信息都能得到较好的反馈，这有利于提升加工机械元件的制造精度水平，对机械制造全过程的精准控制起到了较强的促进性作用。

参考文献

[1]罗利河.基于人工智能技术的机械制造全过程控制系统设计[J].现代电子技术,2022,45(15):182-186.

[2]夏付欣.人工智能技术在机械设计制造及其自动化中的应用[J].造纸装备及材料,2022,51(04):111-113.

[3]周传应,张锦.浅谈人工智能技术在机械设计制造中的应用[J].中国设备工程,2021(12):18-19.

[4]苗垒.人工智能在机械设计制造及其自动化中的应用探析[J].当代化工研究,2021(09):175-176.