孫后法
(徐州開放大學,江蘇 徐州 221000)
機械設(shè)計制造自動化作為工業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的重要基礎(chǔ),在先進制造理念、技術(shù)、設(shè)備等方面的支持下,機械設(shè)計制造可以真正契合到產(chǎn)業(yè)化發(fā)展進程中,提高生產(chǎn)制造精度與效率。人工智能技術(shù)的應(yīng)用,則是通過人們思維與智能控制體系的融合,進一步深化機械設(shè)計制造上的安全性、高效性,滿足機械生產(chǎn)制造,為工業(yè)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)[1]。從學科角度來講,人工智能技術(shù)具有多學科綜合的屬性,例如科學、心理學、控制學、神經(jīng)學等,在“人工”與“智能”的融合框架下,內(nèi)部數(shù)據(jù)信息在運行過程中具有一定的邏輯特征,提高數(shù)據(jù)運行精度,保證在數(shù)據(jù)聯(lián)動處理模式下,可更為精準的闡釋出數(shù)據(jù)信息的運行本質(zhì),保證系統(tǒng)頂層與操作終端的對接性。本文則是針對人工智能技術(shù)在機械設(shè)計制造自動化中的應(yīng)用進行探討,以供參考。
從技術(shù)角度來看,機械設(shè)計制造相關(guān)功能的實現(xiàn),是以機械設(shè)計制造工藝及其發(fā)展訴求為主,在多功能操控模式下,對技術(shù)基準提出更高要求,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,機械設(shè)計制造自動化運行效率及安全性能得到顯著提升,這也是目前機械設(shè)計制造運行的主要特點。
運行效率方面。人工智能支持下的機械設(shè)計制造工序,可通過智能操控系統(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間,且依據(jù)智能操控系統(tǒng),可自動依據(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,且此類指令優(yōu)化是全過程落實到整個操控系統(tǒng)中的,科學性的降低資源配置率,提高實際操控精度[2]。此外,從機械設(shè)備的外界操縱環(huán)境來講,機械設(shè)備的運行及操作,無需經(jīng)過校對與細則了解,便可通過智能化調(diào)控,將人工智能技術(shù)與自動化操控系統(tǒng)進行整合,按照內(nèi)部指令,完成相對應(yīng)的信息傳輸及操控,規(guī)避其它數(shù)據(jù)信息傳輸過程中的冗余性問題,提高機械設(shè)備的自動化運行效率。
安全性方面。機械設(shè)備在運行過程中是按照內(nèi)部指令的下達,完整中央操控系統(tǒng)與終端部件之間的有效對接,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,將造成機械設(shè)備運行過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)碰撞問題,進而產(chǎn)生運行風險的嚴重現(xiàn)象。人工智能技術(shù)的支撐下,可以通過機械設(shè)備內(nèi)部操控系統(tǒng)組建出更為完整的數(shù)據(jù)運行框架,最大限度脫離傳統(tǒng)人工操控的范疇,保證每一類數(shù)據(jù)指令的下達,可直接作用于終端操控機構(gòu)中,進而降低因為人員誤操作所帶來的誤差影響,提高機械設(shè)備運行的安全性。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)合專家系統(tǒng),實時監(jiān)測當前機械設(shè)計制造中存在的隱性問題,并制定出補救方案,保證整個操控系統(tǒng)運行的可持續(xù)性及可靠性。
基于人工智能技術(shù)實現(xiàn)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是以人類思維及神經(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,然后通過數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)之間節(jié)點的關(guān)聯(lián)性,對具有復雜特征的數(shù)據(jù)信息進行處理。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,可對內(nèi)部系統(tǒng)運行提供數(shù)據(jù)支撐,提高系統(tǒng)運行質(zhì)量。
在機械設(shè)計制造自動化運行體系中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用及實現(xiàn)大致可歸納為下列三點:
通過對數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的運行節(jié)點為主導,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)動處理下,可保證系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)運行中的數(shù)據(jù)傳輸效率及質(zhì)量,滿足機械設(shè)備的精細化操控需求[3]。
第二,依托于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對數(shù)據(jù)信息的動態(tài)化、實時化處理,保證數(shù)據(jù)在對接過程中的精準性,達到操控頂層與底層的數(shù)據(jù)共通、指令對接等。
第三,依托于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元節(jié)點的反射特性,可以對機械設(shè)備運行中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)信息進行精準化提取,進而查證出在不同數(shù)據(jù)操控視域下,機械設(shè)備指令輸入與輸出是否存在隱患問題。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn),可確保機械設(shè)計制造過程中,每一項數(shù)據(jù)采集的規(guī)范性,進而為后續(xù)指令的下達提供數(shù)據(jù)支撐,滿足機械設(shè)計制造的多元化操控訴求。
模糊控制理論可以看成是“人工”+“智能”的實現(xiàn)載體,針對數(shù)據(jù)信息進行模糊控制,可以最大限度模仿人類思維對當前操控中存在的問題及預(yù)期規(guī)劃路徑進行解析,提高系統(tǒng)運行精度?;谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的模糊控制理論運行原理,是針對系統(tǒng)復雜化、專業(yè)化運行模式采取的語言分析與轉(zhuǎn)換,令系統(tǒng)運行過程中產(chǎn)生的自然語言可以轉(zhuǎn)變?yōu)橛嬎銠C系統(tǒng)可識別的算法語言,這對于系統(tǒng)內(nèi)部的知識庫可以真正建設(shè)出具有語言變量的非線性、時變性的描述功能,保證內(nèi)部系統(tǒng)在運行過程中產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)可維系在系統(tǒng)的容錯性、魯棒性范疇之內(nèi)。在實際運行過程中,通過模糊控制理論可保證機械設(shè)計制造過程中產(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,而是通過系統(tǒng)運行過程中的自然語言范疇,對系統(tǒng)運行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進行多方位分析,輔助決策單元的運行,提高機械設(shè)備及自動化系統(tǒng)運行的可靠性。
機械設(shè)計制造自動化體系在實際運行過程中,由于長時間高負荷的運行,將令機械設(shè)備組件面臨著持續(xù)性損耗的問題,一旦磨損值超出組件固有的承受指標時,將造成機械設(shè)備無法運行,降低企業(yè)的運營收益。故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用,則是全過程作用于機械設(shè)計制造中的,通過故障診斷系統(tǒng)與機械設(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)測為核心,可以更為真實的反映出設(shè)備當前的運行工況,及時依據(jù)系統(tǒng)查找出系統(tǒng)運行存在的安全隱患,為監(jiān)測與運維工作的開展提供數(shù)據(jù)支撐[4]。在實際應(yīng)用過程中,故障診斷系統(tǒng)主要是由內(nèi)部診斷數(shù)據(jù)庫為基準,在內(nèi)部診斷數(shù)據(jù)庫中的各類機械故障指標的對比下,監(jiān)測出機械設(shè)備在當前運行工況下,是否存在相對應(yīng)的故障信息,如果運行信息與故障類型信息相匹配的話,則將自動觸發(fā)報警系統(tǒng),令工作人員了解到系統(tǒng)運行中存在的故障。此外,故障診斷系統(tǒng)與專家系統(tǒng)的聯(lián)合應(yīng)用,可令系統(tǒng)在實現(xiàn)相關(guān)操作時,自動對數(shù)字故障進行識別與處理,此過程可以迅速修復故障,無需工作人員參與。
人工智能技術(shù)的實現(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)進行實體化表達,基于人工智能技術(shù)的自主識別系統(tǒng)在具體驅(qū)動過程中,也需要搭載傳感器設(shè)備,實時將機械設(shè)計制造自動化運行過程中的反饋信息進行采集與分析,通過采集信息與系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫信息基準之間的比對,可以識別出當前系統(tǒng)運行過程中產(chǎn)生的異常問題。此外,自動識別系統(tǒng)還可通過超聲波、無損檢測等技術(shù)對機械設(shè)備運行工況進行分析,從多個方面識別出系統(tǒng)及系統(tǒng)存在的問題,為整個運維工作的開展奠定堅實基礎(chǔ)。
從技術(shù)更新角度來看,人工智能技術(shù)正處于研發(fā)與應(yīng)用的過渡階段,其在不同階段對于機械設(shè)計制造自動化所產(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,人工智能機械操控模式也必須遵循技術(shù)、工藝、市場的客觀發(fā)展規(guī)律,才可最大限度提高我國機械工藝的制造水平。為此,在后續(xù)發(fā)展過程中,必須以下列方向為主,才可全面化提高機械設(shè)計制造質(zhì)量,提高我國在國際工業(yè)產(chǎn)業(yè)中的競爭力。
第一,虛擬化方向?;谌斯ぶ悄芗夹g(shù)的虛擬化體系,將整個操控體系獨立在機械運行模式之外,進而確保前期設(shè)計與中期制造中的獨立性,及時發(fā)現(xiàn)設(shè)計中存在的問題,達到節(jié)約資源的效用。
第二,網(wǎng)絡(luò)化方向。計算機網(wǎng)絡(luò)與智能生產(chǎn)的結(jié)合,可以真正實現(xiàn)以技術(shù)為驅(qū)動的制造體系[5]。為進一步深化人工智能技術(shù)的應(yīng)用,則必須拓展機械設(shè)計制造的網(wǎng)絡(luò)化功能,通過提高網(wǎng)絡(luò)化程度,從技術(shù)、管理、運維等方面,打造出一體化的操控體系,滿足機械設(shè)計制造的智能化運行訴求。
綜上所述,人工智能技術(shù)支持下的機械設(shè)計制造,儼然成為科學技術(shù)驅(qū)動下的一種必然發(fā)展方向,真正實現(xiàn)以數(shù)據(jù)信息為核心的多元化操控功能,保證各項操控指令下達及執(zhí)行的精準性。從技術(shù)具體實現(xiàn)角度而言,機械設(shè)計及制造自動化功能是依據(jù)數(shù)據(jù)信息在控制系統(tǒng)中的自動化、智能化運行,實現(xiàn)數(shù)字信號、數(shù)據(jù)信息之間的轉(zhuǎn)換,機械設(shè)備在現(xiàn)場操作過程中,可通過集成系統(tǒng)對繁雜的指令信息予以羅列、傳輸?shù)龋嬲龑崿F(xiàn)一體化操控,滿足系統(tǒng)的多元化運行訴求。為此,在實際拓展過程中,必須加強對先進科學技術(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)化與專業(yè)化相結(jié)合的發(fā)展體系,提高機械生產(chǎn)制造水平,加速我國機械制造產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)精度,滿足高質(zhì)量、高速率的發(fā)展訴求。