基于机电一体化在智能制造中的运用实践

基于机电一体化在智能制造中的运用实践

陈安环

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摘要：随着科学技术的不断发展，机电自动化技术也开始渗透社会发展的各个行业，为各行各业发展提供了技术支持。在工程机械制造中，应用机电自动化技术，可以提高机械制造效率和质量，推动工程机械制造业的可持续发展。本文就机电一体化在工程机械制造中的应用作了相关探讨。

关键词：机电一体化；智能制造；运用实践

引言

机电一体化在智能制造中将机械部件和电气部件进行一体化设计和集成，以实现智能化、自动化的生产和制造过程。这种技术的运用可以大大提高生产效率、降低成本、提高产品质量和稳定性。智能可重构制造系统面临的新挑战已列入下一代机床研究议程，零缺陷工件和准时生产是实现更高质量和高性能生产的目标之一，具有过程中检测和自我修复的混合过程等特点的可能的机器架构的新路线思维将呈现出与下一代智能机床中心的各个方面相关的特点与挑战。

1机电一体化在工程机械制造中的应用价值

首先，机电一体化有助于提高生产效率。生产效率描述的是生产系统转换功能的效率，从本质上反映了资源的有效利用程度。对于工程机械制造业而言，追求工作效率是机械制造的重要目标，但是传统的手工生产方式效率非常低，企业难以获得好的经济效益。以机电一体化取代传统的人工生产方式，可以大大提高工程机械生产效率。在机电一体化技术的支持下，工程机械制造整个过程处于自动化运作状态，机械设备的操作不再需要人力操控，不仅释放了人力成本，而且提高了机械设备运行效率。其次，机电一体化有助于降低机械设备故障的发生。工程机械制造过程中，会用到许多机械设备，而这些设备的运行状态直接影响到了机械制造效益。在工程机械制造中，机械设备的应用可以释放人力资源，替代人工无法完成的许多复杂工序。但是机械设备是有使用寿命的，而且机械设备在复杂的作业环境下很容易出现故障，应用机电一体化技术，可以实现机械设备的自动化操作与管理，不仅降低机械制造风险，而且还可以有效降低机械设备故障的发生。在机电一体化技术的支持下，可以对机械设备运行状态进行自动化监测，当设备存在故障隐患时，传感器会向控制系统发出警报，并自动识别故障、自动诊断，保证设备稳定运行。

2机电一体化在智能制造中的运用实践

2.1传感技术

在机电一体化中，传感技术占据较为关键的地位。传感技术表现出生产精准性、信息感知敏感性等特点。在制造生产期间，应尽可能地减少信号干扰作用。在实际使用传感技术期间，可搭建传感器网络体系。在网络内借助现代信息技术，有效收集各类生产资料，合理划分数据类型，以此动态传输各类生产资料。在新技术引入视域下，成功更新了传感器，利用传感器较强的信息感知能力、系统编程能力，保证信息感知、信息处理、信息交互的有效性，有效测定环境信息，准确甄别信号类型，给出必要的信号处理，保证系统控制质量，制定可行的决策方案。实际运行期间，此传感器反馈信号的时间为385 ms，系统反应速度较快，能够动态反馈压力传感数据。在压力传感器的支持下，管理者可结合生产条件，动态调整制造方案。

2.2数控技术

数控机床最明显的特点就是要拥有极高的精准度，而传统技术并不能支撑数控机床完成高质量的精准化操作任务，但是利用智能控制技术，则能达到理想效果。多个中央处理器与极简指令芯片，能在数控系统自适应控制中发挥重要作用，智能控制技术通过数据采集、传感器部署、数据预处理、特征提取、数据分析与建模，实时监测加工过程中的动态参数，并根据实际加工需求，在众多方案中选择最佳加工路径。而机器学习、人工智能等技术，则能利用数据分析结果，建立支持向量机、神经网络等，监督数学模型，然后进行聚类和异常检测，以此科学调整切削力、切削温度、刀具进给速度、切削等参数，这有助于快速实现工艺参数优化处理和机床精度提升。

2.3柔性自动化技术

柔性自动化是基于目前市场对产品质量要求越高，更新换代周期要求越来越短的情况下而产生的一种可以快速变化、适应市场的快速转换的自动化生产线，它是机械技术与电子技术的结合，其核心就是数控技术。长期以来，工程机械制造一直采用传统生产线，然而其已经不适用于当今灵活多变的市场。而采用柔性自动化，不仅可以提高工程机械制造的生产效率，而且还可以节约企业生产成本，使企业更好地适应市场。在工程机械制造中，应用柔性自动化技术，可以释放人工，保证生产工人的生命健康。而且在数控技术的支持下，可以实现工程机械制造的自动化操作，不仅提高工程机械制造的生产效率，同时也保证了工程机械制造的产品质量。

2.4智能机器人技术

智能机器人的类型多种多样，被应用于多种作业环境，能够适应人类难以承受的高温、高压等危险环境，更利于工业制造效率的提升，也减少因为人工操作而产生的危险事故。智能机器人是根据相应的传感器和仿生程序结合而成，其主要模拟人体的劳动状态，在生产过程中，可以按照计算机编程程序进行作业。在程序的控制下，不会产生其他多余的动作，在生产效率上，具有高效性。同时，还可以通过安装在执行端的各种传感器，对生产运行中产生的各种数据进行实时收集，并通过人工智能技术对收集的数据进行深入的分析，进而自动地优化与调整自己的工作流程与操作精度，从而持续提高生产的质量与效率。本项目的研究成果将为实现高精度、高强度、高风险、高精度的智能制造提供新的解决方案。

2.5机器视觉检测技术的应用

在智能化制造中，机器视觉模仿人类的眼睛，对加工中的图形进行解析，并对其进行识别与检测；该系统模仿人类的大脑，对数据进行识别，并利用计算机视觉进行信息的抽取。运用计算机数据库技术，将有关信息进行归类、分析和归类，并将其运用到生产全流程中，从而达到对生产全过程的有效控制。监测技术在实践中的应用，主要有：（1）对象的分类。即使在使用材质的过程中，上级、下级、采集的影像、分析以及对应的结果都要借助视觉识别技术与检测；材质对准的最后完成。（2）图像检测。此阶段的重点是对制品的质量进行检验。该系统通过对采集到的图像进行对比和分析，从而可以迅速地得到检测结果。比如，产品条码鉴别与玻璃瓶瑕疵鉴别等都有很大的区别。（3）视觉定位。在应用这种方法时，为了进行下一步骤的生产，必须先确定产品的立体空间坐标。工业摄像机在拍摄商品时，必须先拍摄出商品的图片，然后经过可视化软件的自动比对和分析，从而获得商品的精确定位。“机器视觉”是一项集自动控制和智能控制于一身的新技术，它可以对工件的表面参数进行实时处理、整合和记录。在生产实践中，利用这些参数信息，可以对零件的缺陷或缺陷进行判断。该方法更加合理，更加规范，更加有效地提高了系统测试的准确性。

结语

综上所述，机电一体化表现出较高的生产智慧性，会依据机械制造的实际需求，自动更新各项制造数据，制定最优的生产方案，保证制造参数设计的精确性，缩短机械制造的整体时间。在运行机械臂物料拣选系统期间，能够从视觉判断、物料抓取两个方面，有效控制系统运行时间，保证物料拣选正确，以此切实提高机械制造的整体能效。

参考文献

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[2]晁红芬.对机电一体化技术在智能制造中的运用探究[J].江西电力职业技术学院学报，2020，33（11）：6-7.

[3]吕明皓.机电一体化技术在智能制造中的运用分析[J].中国设备工程，2022（9）：26-28.