［摘 要］隨著科技的發(fā)展，人工智能技術(shù)已逐漸深入機(jī)械自動(dòng)化領(lǐng)域，為這一傳統(tǒng)行業(yè)注入了新的活力。通過(guò)運(yùn)用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法、深度學(xué)習(xí)技術(shù)和專家系統(tǒng)，現(xiàn)代機(jī)械自動(dòng)化系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)復(fù)雜生產(chǎn)環(huán)境的智能感知、自主決策和精準(zhǔn)執(zhí)行，從而極大地提升了制造業(yè)的智能化水平。文章圍繞人工智能技術(shù)在機(jī)械自動(dòng)化中的應(yīng)用意義，對(duì)具體的應(yīng)用策略進(jìn)行研究，旨在為機(jī)械自動(dòng)化的改革提供參考依據(jù)。

［關(guān)鍵詞］人工智能技術(shù)；機(jī)械自動(dòng)化；應(yīng)用

［中圖分類號(hào)］TP18 ［文獻(xiàn)標(biāo)志碼］A ［文章編號(hào)］2095–6487（2024）05–0106–03

1 基于人工智能技術(shù)的機(jī)械自動(dòng)化應(yīng)用意義

1.1 提高生產(chǎn)效率與精確度

（1）通過(guò)深度學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺(jué)、自主決策等人工智能技術(shù)，自動(dòng)化設(shè)備能夠更精準(zhǔn)地識(shí)別和判斷生產(chǎn)環(huán)節(jié)的各種狀態(tài)，并據(jù)此做出實(shí)時(shí)調(diào)整和優(yōu)化。例如，在智能制造產(chǎn)線上，人工智能系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)物料的自動(dòng)識(shí)別、定位和抓取，以及對(duì)加工過(guò)程的智能監(jiān)控和質(zhì)量控制，從而減少人工干預(yù)，避免錯(cuò)誤和停機(jī)，確保生產(chǎn)線以最高效率運(yùn)行。

（2）人工智能技術(shù)也極大地提高了生產(chǎn)過(guò)程的精度。在精密制造中，基于人工智能算法的數(shù)控機(jī)床能夠根據(jù)實(shí)時(shí)反饋的數(shù)據(jù)進(jìn)行微調(diào)，保證高精度的零件加工。而在機(jī)器人操作中，通過(guò)人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)，機(jī)器人可以不斷提升其動(dòng)作準(zhǔn)確度和作業(yè)效果，尤其在裝配、焊接等精細(xì)作業(yè)環(huán)節(jié)，顯著提升了產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性。

1.2 降低運(yùn)營(yíng)成本與資源消耗

在制造業(yè)中，設(shè)備的維護(hù)和更換通常占據(jù)較大的成本。而人工智能驅(qū)動(dòng)下的自動(dòng)化系統(tǒng)具備自我診斷、預(yù)測(cè)性維護(hù)等先進(jìn)功能，這意味著系統(tǒng)能夠提前發(fā)現(xiàn)并預(yù)警潛在故障，從而減少突發(fā)性停機(jī)帶來(lái)的損失，延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命。這大幅降低了設(shè)備維護(hù)和更換的成本。并且，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的深入分析和學(xué)習(xí)，人工智能還可以幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)更為精準(zhǔn)的資源配置。從原材料的采購(gòu)到生產(chǎn)計(jì)劃的安排，再到能源的消耗，每一個(gè)環(huán)節(jié)都可以得到優(yōu)化。這不僅能夠減少無(wú)效工時(shí)和浪費(fèi)，還能夠?qū)崿F(xiàn)能源和原材料的節(jié)約，為企業(yè)帶來(lái)更為可觀的經(jīng)濟(jì)效益[1]。

1.3 實(shí)現(xiàn)智能化柔性制造

在市場(chǎng)需求快速變化的今天，傳統(tǒng)的剛性自動(dòng)化生產(chǎn)線難以適應(yīng)產(chǎn)品多樣化和定制化的需求。而人工智能技術(shù)則為實(shí)現(xiàn)柔性制造提供了可能。通過(guò)靈活配置和動(dòng)態(tài)調(diào)度智能機(jī)器人、自動(dòng)化裝備及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，結(jié)合大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算能力，人工智能可以根據(jù)訂單需求快速切換生產(chǎn)模式，使得同一生產(chǎn)線能夠高效產(chǎn)出不同規(guī)格、型號(hào)的產(chǎn)品，滿足市場(chǎng)個(gè)性化需求的同時(shí)，有效提升企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。

1.4 賦能安全生產(chǎn)與員工技能升級(jí)

在制造生產(chǎn)過(guò)程中，安全始終是第一位。通過(guò)人工智能的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和智能預(yù)警系統(tǒng)，企業(yè)可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)并應(yīng)對(duì)各類安全風(fēng)險(xiǎn)，從而保護(hù)員工的生命安全。這種智能化的安全管理模式，不僅提高了企業(yè)的安全生產(chǎn)水平，也為企業(yè)贏得了良好的社會(huì)聲譽(yù)。與此同時(shí)，隨著新型機(jī)械設(shè)備的廣泛應(yīng)用，員工的技能水平也面臨著新的挑戰(zhàn)。人工智能輔助的操作指導(dǎo)和培訓(xùn)系統(tǒng)，可以使員工迅速掌握新型設(shè)備的操作要領(lǐng)，實(shí)現(xiàn)職業(yè)技能的升級(jí)。這種技能的提升，不僅增強(qiáng)了員工的個(gè)人競(jìng)爭(zhēng)力，也為企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展提供了堅(jiān)實(shí)的人才保障。

2 基于人工智能技術(shù)的機(jī)械自動(dòng)化應(yīng)用策略

2.1 智能化設(shè)計(jì)與仿真優(yōu)化

（1）在產(chǎn)品設(shè)計(jì)優(yōu)化層面，人工智能技術(shù)的應(yīng)用極大地?cái)U(kuò)展了設(shè)計(jì)師的設(shè)計(jì)空間和創(chuàng)新能力。通過(guò)深度學(xué)習(xí)算法，可以對(duì)大量歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，建立高性能的產(chǎn)品性能預(yù)測(cè)模型。例如，在汽車工業(yè)中，工程師可利用人工智能對(duì)數(shù)以萬(wàn)計(jì)的不同車型的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)不同結(jié)構(gòu)參數(shù)（如車架剛度、空氣動(dòng)力學(xué)特性等）對(duì)車輛整體性能的影響，從而在概念設(shè)計(jì)階段就能快速找到最優(yōu)設(shè)計(jì)方案，避免了反復(fù)試驗(yàn)和修改的過(guò)程，大幅節(jié)省了研發(fā)時(shí)間和成本。

（2）傳統(tǒng)仿真技術(shù)通常需要人工設(shè)置各種邊界條件和輸入?yún)?shù)，而引入人工智能后，系統(tǒng)能根據(jù)實(shí)際工況自動(dòng)調(diào)整并優(yōu)化這些參數(shù)，提高仿真結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。例如，在飛機(jī)葉片設(shè)計(jì)過(guò)程中，通過(guò)人工智能輔助的流體動(dòng)力學(xué)仿真，能夠?qū)崟r(shí)分析和優(yōu)化葉片形狀及材料選擇，確保在滿足氣動(dòng)性能要求的同時(shí)，達(dá)到最佳的能源效率。

（3）將人工智能功能集成到CAD/CAM/CAE 工具中，使得復(fù)雜的工程計(jì)算、工藝規(guī)劃及工裝模具設(shè)計(jì)工作變得更加智能且高效。例如，在3D 打印領(lǐng)域的CAD 軟件中，內(nèi)置的人工智能模塊可以自動(dòng)識(shí)別和優(yōu)化三維模型的幾何特征，生成適應(yīng)不同打印技術(shù)的最佳支撐結(jié)構(gòu)，并預(yù)估打印過(guò)程中的變形情況，指導(dǎo)用戶提前調(diào)整設(shè)計(jì)或打印參數(shù)[2]。

例如，在高端裝備制造行業(yè)，某企業(yè)開(kāi)發(fā)了一款融合人工智能技術(shù)的智能設(shè)計(jì)平臺(tái)。該平臺(tái)集成了深度學(xué)習(xí)算法和高級(jí)仿真引擎，能夠幫助設(shè)計(jì)師在設(shè)計(jì)初期就對(duì)復(fù)雜機(jī)械部件的結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、耐久性、重量等方面進(jìn)行精確預(yù)測(cè)和優(yōu)化。設(shè)計(jì)師只需輸入基本的設(shè)計(jì)需求和限制條件，平臺(tái)就能通過(guò)海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練出的模型快速生成多個(gè)可行方案，并通過(guò)仿真驗(yàn)證優(yōu)選出最符合要求的設(shè)計(jì)。這一智能化設(shè)計(jì)流程不僅提高了設(shè)計(jì)質(zhì)量，也將原本可能耗時(shí)數(shù)月的設(shè)計(jì)周期大幅縮短至幾周甚至幾天，為企業(yè)贏得了寶貴的市場(chǎng)先機(jī)。

2.2 智能感知與自主決策

（1）對(duì)于智能感知而言，現(xiàn)代機(jī)械自動(dòng)化設(shè)備大量配備了精密的傳感器和物聯(lián)網(wǎng)裝置。例如，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)通過(guò)高清攝像頭和其他圖像處理硬件，配合深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，能夠識(shí)別物體的位置、形狀、顏色及微小瑕疵，從而在生產(chǎn)線上實(shí)現(xiàn)精確的質(zhì)量控制，如在汽車制造中自動(dòng)檢測(cè)焊接點(diǎn)質(zhì)量、零部件裝配位置準(zhǔn)確性等。此外，聲音識(shí)別技術(shù)也被應(yīng)用于工業(yè)環(huán)境監(jiān)測(cè)，通過(guò)對(duì)設(shè)備運(yùn)行噪聲進(jìn)行分析，可以預(yù)測(cè)潛在故障或異常情況，提前采取維護(hù)措施，防止生產(chǎn)線停機(jī)。

（2）智能感知不僅僅局限于視覺(jué)和聽(tīng)覺(jué)，還包括溫度、壓力、振動(dòng)等多種物理量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，這些數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)匯總至中央控制系統(tǒng)，形成對(duì)整個(gè)生產(chǎn)過(guò)程的全方位、多層次感知，確保其始終處于最優(yōu)工作狀態(tài)。

（3）在自主決策層面，強(qiáng)化學(xué)習(xí)和模糊邏輯控制等人工智能算法的應(yīng)用為機(jī)械自動(dòng)化設(shè)備賦予了智能決策能力。強(qiáng)化學(xué)習(xí)允許設(shè)備通過(guò)不斷試錯(cuò)并從反饋中學(xué)習(xí)，調(diào)整自身的操作策略以達(dá)到最優(yōu)效果[3]。

例如，在半導(dǎo)體芯片制造領(lǐng)域，智能化的晶圓搬運(yùn)機(jī)器人配備有高精度的激光雷達(dá)、機(jī)器視覺(jué)傳感器及物聯(lián)網(wǎng)通信模塊，能夠?qū)崟r(shí)感知周圍的環(huán)境信息，精準(zhǔn)定位晶圓的位置和狀態(tài)。同時(shí)，它們采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法優(yōu)化路徑規(guī)劃和動(dòng)作序列，能夠根據(jù)產(chǎn)線的實(shí)際負(fù)載和突發(fā)狀況靈活調(diào)整作業(yè)流程，保證搬運(yùn)效率的同時(shí)降低錯(cuò)誤率。而當(dāng)機(jī)器人遇到未知問(wèn)題時(shí)，模糊邏輯控制器會(huì)幫助其依據(jù)當(dāng)前環(huán)境參數(shù)做出合理判斷，避免因簡(jiǎn)單規(guī)則無(wú)法覆蓋復(fù)雜情況而導(dǎo)致的誤操作。

2.3 智能控制與精確執(zhí)行

（1）在智能控制系統(tǒng)方面，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為人工智能領(lǐng)域的重要分支，具有強(qiáng)大的非線性映射和學(xué)習(xí)能力。通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行精確模擬和預(yù)測(cè)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備操作過(guò)程的精準(zhǔn)控制。例如，在機(jī)器人精密裝配或焊接過(guò)程中，采用基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能控制系統(tǒng)，能夠?qū)崟r(shí)處理視覺(jué)傳感器反饋的圖像信息，結(jié)合力覺(jué)傳感器數(shù)據(jù)，精確計(jì)算出裝配或焊接工具的最佳路徑和姿態(tài)，從而達(dá)到毫米級(jí)別的高精度作業(yè)要求。同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還能夠根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)工況的變化進(jìn)行自我調(diào)整和優(yōu)化，顯著提高機(jī)器人的適應(yīng)性和靈活性。

（2）模型預(yù)測(cè)控制（MPC）通過(guò)對(duì)系統(tǒng)未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)的狀態(tài)進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)測(cè)，并在此基礎(chǔ)上確定當(dāng)前時(shí)刻最優(yōu)的控制輸入，以確保系統(tǒng)在滿足性能約束的同時(shí)，始終逼近預(yù)設(shè)目標(biāo)。在半導(dǎo)體制造行業(yè)，MPC被廣泛應(yīng)用在晶圓加工設(shè)備上，如光刻機(jī)等，通過(guò)對(duì)工藝參數(shù)進(jìn)行精細(xì)化調(diào)控，實(shí)現(xiàn)了納米級(jí)的制程控制精度。

（3）要確保機(jī)械自動(dòng)化設(shè)備能快速響應(yīng)并準(zhǔn)確執(zhí)行動(dòng)作，還需要伺服驅(qū)動(dòng)和運(yùn)動(dòng)控制技術(shù)的有力支撐。伺服驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)利用高性能電機(jī)和精密編碼器，結(jié)合先進(jìn)的PID 控制算法或其他自適應(yīng)控制策略，確保設(shè)備能在瞬間響應(yīng)控制指令，并以極高的穩(wěn)定性和重復(fù)性完成預(yù)定動(dòng)作。而人工智能算法的引入，則進(jìn)一步強(qiáng)化了伺服系統(tǒng)的性能表現(xiàn)。比如，在工業(yè)機(jī)器人關(guān)節(jié)驅(qū)動(dòng)中，人工智能算法可通過(guò)對(duì)電機(jī)電流、速度和位置信號(hào)的學(xué)習(xí)分析，自動(dòng)調(diào)整PID 參數(shù)，使得機(jī)器人能夠在各種負(fù)載條件下保持高效、平穩(wěn)的動(dòng)作表現(xiàn)。

例如，某汽車生產(chǎn)線上的機(jī)器人點(diǎn)焊工作站的六軸機(jī)器人配備了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能視覺(jué)系統(tǒng)，能快速識(shí)別車身零部件的位置及姿態(tài)；其伺服驅(qū)動(dòng)關(guān)節(jié)則運(yùn)用了集成人工智能算法的運(yùn)動(dòng)控制器，能在接收到焊接任務(wù)后迅速規(guī)劃并精確執(zhí)行焊接軌跡，同時(shí)通過(guò)模型預(yù)測(cè)控制來(lái)實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)焊接電流和壓力，保證了焊接質(zhì)量的一致性和穩(wěn)定性。

2.4 預(yù)防性維護(hù)與故障診斷

（1）設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)成為主流趨勢(shì)，現(xiàn)代工業(yè)生產(chǎn)設(shè)備能夠?qū)崟r(shí)產(chǎn)生大量運(yùn)行數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，結(jié)合人工智能預(yù)測(cè)技術(shù)，可以對(duì)設(shè)備的健康狀況進(jìn)行全面評(píng)估和趨勢(shì)預(yù)測(cè)。

（2）建立基于人工智能的故障診斷專家系統(tǒng)，該系統(tǒng)的特色在于融合了深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等多種智能算法，能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)并掌握各類設(shè)備的正常運(yùn)行特征和故障表現(xiàn)規(guī)律，形成一套智能診斷知識(shí)庫(kù)。當(dāng)實(shí)際設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中出現(xiàn)異常時(shí)，系統(tǒng)能迅速比對(duì)知識(shí)庫(kù)信息，準(zhǔn)確識(shí)別出故障類型，并給出詳細(xì)的故障原因分析及維修建議。如在汽車制造領(lǐng)域，利用人工智能故障診斷系統(tǒng)，可以在幾秒鐘內(nèi)完成對(duì)復(fù)雜機(jī)器人關(guān)節(jié)伺服電機(jī)或焊接電源等關(guān)鍵部件的故障排查，大幅縮短故障診斷時(shí)間，提高維修效率。

以某大型化工廠為例，在其連續(xù)生產(chǎn)線上，由于設(shè)備種類繁多、工藝流程復(fù)雜，傳統(tǒng)的人工巡檢和故障診斷方式已經(jīng)無(wú)法滿足高效、精確的要求。為此，該工廠引入了基于人工智能技術(shù)的預(yù)防性維護(hù)與故障診斷系統(tǒng)。這套系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)收集和處理生產(chǎn)線上的所有設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和模型訓(xùn)練，及時(shí)預(yù)警可能發(fā)生的設(shè)備故障。同時(shí)，一旦發(fā)生故障，人工智能故障診斷專家系統(tǒng)會(huì)立即啟動(dòng)，根據(jù)設(shè)備歷史數(shù)據(jù)和當(dāng)前檢測(cè)到的癥狀，快速識(shí)別出故障源，生成詳細(xì)的維修報(bào)告，并指導(dǎo)技術(shù)人員按步驟進(jìn)行維修，極大地減少了非計(jì)劃停機(jī)時(shí)間和維修成本，保證了生產(chǎn)的連續(xù)性和穩(wěn)定性。

2.5 柔性生產(chǎn)線與智能調(diào)度

在構(gòu)建以人工智能為核心的智能制造系統(tǒng)方面，企業(yè)利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析及人工智能算法，能夠?qū)崟r(shí)追蹤和監(jiān)控從原材料入庫(kù)到成品出庫(kù)的全生命周期過(guò)程。例如，在汽車零部件制造業(yè)中，通過(guò)RFID標(biāo)簽或二維碼等技術(shù)進(jìn)行在制品跟蹤，結(jié)合人工智能圖像識(shí)別和數(shù)據(jù)分析技術(shù)，可以精確掌握每一件產(chǎn)品在生產(chǎn)線上的位置、狀態(tài)及加工進(jìn)度，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)透明化的物料流動(dòng)管理。這種智能化的物料管理系統(tǒng)不僅可以大幅減少人工干預(yù)和信息滯后帶來(lái)的誤差，還能夠靈活調(diào)整生產(chǎn)計(jì)劃以滿足市場(chǎng)對(duì)定制化產(chǎn)品的需求，如根據(jù)不同客戶的個(gè)性化需求快速切換生產(chǎn)線配置，實(shí)現(xiàn)多品種小批量的高效生產(chǎn)。

借助運(yùn)籌優(yōu)化、遺傳算法等先進(jìn)的人工智能方法，智能調(diào)度系統(tǒng)能夠動(dòng)態(tài)模擬和優(yōu)化整個(gè)生產(chǎn)流程，包括設(shè)備利用率、工人作業(yè)安排、工序順序、能源消耗等因素。例如，某現(xiàn)代化家具制造工廠采用了基于人工智能的柔性生產(chǎn)線與智能調(diào)度系統(tǒng)。該系統(tǒng)先通過(guò)在各個(gè)工位安裝傳感器和智能終端，實(shí)現(xiàn)對(duì)所有在制品和物料的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集。當(dāng)客戶下單定制一款特定風(fēng)格和尺寸的家具時(shí)，人工智能系統(tǒng)根據(jù)接收到的需求信息，迅速計(jì)算出最合適的生產(chǎn)線布局和工序順序，并通過(guò)智能物流機(jī)器人精準(zhǔn)配送所需物料至相應(yīng)工位。同時(shí)，通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析，智能調(diào)度系統(tǒng)還能自動(dòng)調(diào)整生產(chǎn)設(shè)備的工作負(fù)載，避免過(guò)載或閑置，確保生產(chǎn)線在處理多個(gè)小批量訂單時(shí)依然能保持高效穩(wěn)定運(yùn)行。

3 結(jié)束語(yǔ)

人工智能技術(shù)在機(jī)械自動(dòng)化中的應(yīng)用不僅實(shí)現(xiàn)了制造業(yè)的效率革新與質(zhì)量提升，還在降低運(yùn)營(yíng)成本、滿足市場(chǎng)多元化需求、保障安全生產(chǎn)等方面發(fā)揮了重要作用，有力推動(dòng)了工業(yè)4.0 時(shí)代下我國(guó)乃至全球制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)和可持續(xù)發(fā)展。需要注意的是，在推進(jìn)基于人工智能技術(shù)的機(jī)械自動(dòng)化應(yīng)用過(guò)程中，企業(yè)應(yīng)不斷探索技術(shù)創(chuàng)新、深化跨學(xué)科交叉融合，并注重人才隊(duì)伍建設(shè)與實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)積累，從而真正實(shí)現(xiàn)從傳統(tǒng)制造向智能制造的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

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