基于人工智能的铁路机车车辆镗工自动化控制系统设计

基于人工智能的铁路机车车辆镗工自动化控制系统设计

毛瑞举  孙建艺  程伟州  王同建

中车青岛四方机车车辆股份有限公司  山东 青岛   266000

摘要：随着智能化技术的不断发展，铁路机车的生产流程正在向着智能化、自动化方向发展。以提高作业效率、保证作业质量、促进智能化制造向智能化转变和升级为目标，从一个全新的角度出发，探索建立一套适用于铁路机车车辆镗工自动化的智能化控制体系。

关键词：人工智能；铁路机车；镗工自动化控制；策略

我国铁路交通行业是国民经济的骨干力量，其镗孔加工的好坏关系到国民经济的发展和稳定。但是，传统的钻削加工过程中，存在着过度依赖人工和加工精度难以保证的问题。在此基础上，将人工智能理论应用于列车运行过程的自动控制，对于提高列车运行效率、优化工艺流程和保证产品质量具有重要意义。 

一、系统架构及关键技术应用

针对铁路机车车辆镗工自动化智能控制，提出了一种将数据采集、智能分析和精确控制相结合的闭环管理体系[1]。它将物联网、大数据、机器视觉等先进科技融合在一起，就像一台精确的神经网络，将整个钻削工作流程进行优化处理。其中，基于无线网络（IoT）的智能制造平台，利用安装于镗孔内的多种高精密传感器，实现对镗孔加工中切削力、转速、进给量、刀具磨损状态、切削震动等多种物理参量的实时获取。所有的数据都会被输入到大数据平台中，成为一个完整镗工操作的数据库。随后，基于大数据的应用，通过对海量数据流进行深度挖掘与智能化解析，并利用高级深度学习方法，从大量历史工况及实时工况中提取隐含的规律与模式，进而达到精确预报与仿真的目的。比如，该系统能够提前得到最佳的加工工艺组合、对工具的使用寿命进行预报，或者在出现非正常状况之前给出预警信号。机器视觉技术采用高分辨率摄像机对钻孔进行实时采集，并结合图像识别与处理等手段，实现对工件尺寸、形状和表面品质的准确测量，提高对工件的在线监控能力。

二、实施策略和方法

（一）智能感知与数据预处理

在构建以人工智能为基础的铁路机车车辆镗工自动化控制系统中，首先要解决的问题是如何利用先进的传感网络对钻削过程中的各种重要参数进行实时准确的获取[2]。比如，在镗床上安装无接触的测温装置，可对机床及刀具的工作状态进行监控，防止因高温而导致机床损伤，或降低机床的加工精度；利用压力传感器监测镗削过程中的切削力变化，以便评估刀具磨损状况和切削条件是否适宜；利用速度传感器对机床主轴转速、进给速度等进行测量，保证机床的平稳工作。它们就像是有成千上万只眼睛，监视着钻孔的每个微小细节，并产生海量、实时的数据。但是，由于原始的数据通常含有噪音、缺失值等，因此必须对其进行高效的清理与集成。比如，利用过滤技术消除了传感器信号中的随机噪音，利用插值方法来弥补由于系统失效或者通讯中断而引起的一些数据缺口；在此基础上，实现多源数据的实时同步和数据融合，保证数据的完整性、一致性和时效性。在实际加工中，如检测到钻削中出现的升温现象，通过对相关的数据进行预处理，可以迅速、精确地判定是否存在因工具损耗过大或冷却剂供给不足引起的故障，及时进行冷却剂流动调节或换刀，以防止加工中出现产品质量问题及设备损坏的状况发生，确保加工安全与准确。这样的智能感知与数据预处理机制，构成了实现自动化控制系统的坚实基础，为后续的智能决策提供了可靠、即时的数据支撑。

（二）深度神经网络的构造和优化

针对铁路机车车辆镗工过程中存在的多变量耦合、非线性关系和复杂工况等问题，如何建立和优化基于深度神经网络的钻削方法，是提高机床作业效率和实现自动化控制的重要途径[3]。首先，针对钻孔加工的特征，选取适当的深度神经网络，例如：卷积神经网络（CNN）对图像进行识别，利用周期性神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）对时序数据进行实时分析，从而实现对各种变量的实时预报。模型输入包括但不限于实时采集的物理参数（如切削力、主轴转速、进给速度等）、机器视觉获取的图像数据以及历史工艺记录等。以刀具损耗预测为研究对象，通过整合装配在机床上的高精密传感及摄像机采集的多源信息，采用深度学习算法对其进行建模，实现对机床振动频率、功耗等微小差异的辨识，从而达到对工具的剩余寿命的准确估计，并在其发生故障前进行及时提醒，避免因刀具失效引发的加工精度下降和工件报废风险。其次，通过对模型进行反复学习，对各层神经网络的权值及门限进行优化，以达到对加工过程的自动化调节，从而提高模型的推广性能和准确性。例如：模型可以通过对现有大量样品进行分析，得出切削速度、进给量和切削用量三者的关联规律，并在此基础上提出优化加工参数，在确保加工质量的同时提高加工效率。此外，该方法还具有自主学习与演化功能，通过不断累积真实切削数据，不断地对其进行改进，以应对新工艺要求与紧急状况，真正意义上实现对切削过程的智能调控与决策。

（三）实时监控与自适应控制

在建立以智能为基础的铁道机车车铣加工自动控制系统中，通过在线监测和自适应控制，来保证整个加工工艺在最佳工作条件下，避免产品出现缺陷。因此，我们致力于构建一套涵盖全工序和全过程的在线监测体系，将多维度、多层面的数据融合起来，使其具有更强的智能自治能力[4]。其中，基于分布在机床及其周围设备上的传感网络，实现对刀具磨损、切削力、机床振动、工件温度等关键物理量的实时采集，并利用高速通讯方式将其实时传送到 CPU。同时，与高清摄像机连接，采用影像识别的方法，对钻孔加工过程进行可视化监测，当检测到工件尺寸偏差和表面质量异常时，及时发出警报。通过对这些实时反馈信息进行系统分析，提出了一种基于神经网络的高精度自适应控制器。该方法可根据预先设定的智能控制准则或深度神经网络等方法，通过降低进给速率、替换新工具等方法，实现对加工过程的优化。同时，系统还能根据实际运行情况不断学习与优化，提出了一种基于实时在线的数控加工方法，该方法可以通过系统在线的方式进行在线自适应调节。例如，在高强合金镗削过程中，因材质的刚度及导热等因素作用，会使切削过程中的温度急剧上升，从而降低了加工的精度与耐用度。通过对切削液流量、切削速度等参数的调节，实现对切削温度的高效调控，保证加工过程稳定可靠。实时监控与自适应控制机制使得铁路机车车辆镗孔在加工过程中拥有了在线监测与自适应调控的能力，实现了面向问题预测、主动应对、不断优化的智能数控加工技术，有效提高了我国铁路机车车辆制造行业的高品质发展。

三、总结语

综上所述，采用人工智能技术实现铁路机车车辆镗工过程的自动控制，是实现我国传统制造业向智能化制造方向转变的重要途径。它不仅能有效提高镗孔加工的自动化水平和精度，减少人工影响带来的误差，而且有助于促进铁路装备制造业的科技创新和行业发展，为国家轨道交通建设提供新的动力和能量。

参考文献：

[1]朱海燕, 李曌宇, 缪弼东. 人工智能在高速铁路运维中的应用管理[J]. 电气化铁道, 2023, 34 (S1): 36-38.

[2]杜王静. 加工中心镗孔加工防振技术[J]. 金属加工(冷加工), 2018, (12): 63-64.

[3]于红. 铁路牵引供电系统综合自动化控制探析[J]. 内蒙古煤炭经济, 2011, (02): 77-78.

[4]王候亮, 李春林. 论铁路运输自动化[J]. 硅谷, 2009, (21): 127.