工程机械制造阶段智能技术研究

郑晓涛

摘 要：工程机械种类多、应用范围大、分布数量多，在国防、交通、建筑、水利、电力等工程领域，均发挥着基础性作用。概述工程机械高质量制造的内涵与意义，剖析了新时期应用智能技术的多重作用，并在此基础上，分别从结构设计、加工控制、故障诊断、生产仿真四个方面，对智能技术的应用进行了具体讨论。

关键词：工程机械；高质量制造；智能技术

中图分类号：TH181                                    文献标识码：A                             文章编号：2096-6903（2023）04-0046-03

0 引言

在新一轮工業化改革浪潮推动下，工业机械制造类企业建立了基于产品生产制造的产业链条，深化了产品设计、物料采购、生产加工、订单处理、市场营销、售后服务诸环节的分工程度。在技术赋能路径下扩大了对智能技术的配置比例，希望通过此类方式推动工程机械从传统制造阶段向智能制造阶段的转型，逐渐实现智能工厂建设目标等。

1 工程机械高质量制造概述

1.1 内涵

进入新时代后，内涵式、集约化、高质量经济增长模式，取代了传统时期的粗放型经济增长模式，为工程机械高质量制造提供了明确方向。高质量制造要求遵循工程机械中应用的科学原理，在客观规律约束下通过技术创新提升其性能。需要以提质增效为目标，将生产效率与制造质量关联起来，辅助企业将经济效益延伸到社会效益、生态效益等方面。高质量制造兼具了理论与技术双重属性，在理论层面将产业、行业、企业结合起来，通过宏观引导选择适配性技术开展工程机械高质量制造实践等。

1.2 意义

工程机械高质量制造具有十分明确的现实意义，集中表现在宏观与微观两大层面：①宏观层面，工程机械制造类企业可以结合统一大市场条件下的供应链竞争、扩大研发设计环节的知识产权创新，一方面在同行业中积极争夺行业质量体系管理标准制定权，另一方面扩大自身在价值链的可营利空间。②微观层面，工程机械制造类企业经过近年来的改革，增强了电气自动化技术与集成化技术资源的整合及应用。在新时期凭借高质量制造，将进一步扩大对先进数字技术要素的配置，使自身从传统制造阶段升级到智能制造阶段，完成智能工厂的建设等。

2 智能技术在工程机械高质量制造阶段的作用

近年来，在工程机械制造过程中，以互联网技术、物联网技术要素配置为主。进入“十四五”建设阶段后，要求在技术赋能路径下持续推进“数字孪生制造”。现阶段企业中配置的智能技术包括BIM、工业互联网、工业防火墙、大数据、云计算、人工智能、数字孪生技术等。从实践经验看，在工程机械高质量制造阶段，既可以根据不同的制造环节选择适配的智能技术，也能够通过搭建系统性控制平台的方式，实现对整个生产制造全过程的智能管控等。对于工程机械高质量制造实践主体而言，应用智能技术后可以提高制造效率、增强产品质量、产出综合效益[1]。

2.1 提高制造效率

工程机械制造过程中，如果采用传统的机械加工方式，一般需要按24 h、3班制轮岗位方式进行作业，人力、物力、财力的投入相对较大，而且制造效率低下。与之相比，应用智能技术后，可以根据工程机械设备、加工流程等，选择智能机械臂代替部分岗位，一方面减少人力资源配置，另一方面能够大幅度提升制造效率。

2.2 增强产品质量

现代工程机械精密化程度越来越高，传统的人机结合方案，虽然能够整合人机双重资源，但在实际的零件、部件及整个产品的生产制造过程中，人会因知识结构、专业技能、实施经验的不同，而对同一件产品做出不同的评价，客观的产品质量容易受到主观因素影响。应用智能技术后，可以根据产品及其构成要素匹配的技术质量指标，借助人工智能等技术对产品中的各项指标进行精准、细致的检验，并通过监测、预警、识别、检出等，降低次品率，增强产品质量[2]。

2.3 产出综合效益

工程机械高质量制造阶段对智能技术的应用是其发展的必然趋势。大数据、云计算、数字孪生等技术，一方面可以将原来的信息化管理升级到数据化管理，通过在生产制造中开展数据采集、存储、传输、提取、分析、生成报告、应用报告等，更为精准地掌握生产数据，并通过将其与业务、财务等数据进行关联性分析，辅助企业提高经济效益[3]。另一方面工业机械制造过程中会产生一定的污染，如企业针对挥发性有机物排放对大气环境、水环境、土壤环境、职业环境的污染，借助数据分析与处理，可以对相关工艺与流程做出一些优化与调整，从而辅助企业提高环境管理效果。

3 智能技术在工程机械高质量制造阶段的应用

现代工业机械高质量制造过程中，明确了技术赋能路径，重点集中在对智能技术要素的优化配置方面。从近年来对智能技术的自主学习、同行交流及工作经验看，在应用实践中，智能技术几乎贯穿到了设计、采购、生产、订单、营销、售后各个阶段。同时，随着对智能技术的推广应用，部分工程机械制造企业还创建了以需求为导向的“订单+采购+制造+售后”新型产业链条，走上了定制化生产之路。这不仅有利于此类企业在统一大市场下更好的参与同行业竞争，还有利于辅助企业产出综合效益等。从设计制造一体化实践的实际情况出发，可分别对智能技术在结构设计、加工控制、故障诊断三大方面的应用展开具体分析。

3.1 在结构设计中的应用

现代工程机械制造中，主要按照设计制造一体化实践模式进行实施，因而此类制造类企业强调了机械设计环节的引领性作用，并且将重点集中到了机械结构设计上。从设计内容方面看，构件主要构成要素包括材料、形状、公差、热处理方式、表面状况、加工工艺、性能等。选择智能技术开展结构设计时，设计人员可以根据实际情况选择数值模拟技术、BIM技术等实现对优化、深化设计目标。优化模型如图1所示。

在设计实践中，设计人员可以根据确立优化模型、分析受力情况、建模三维模型、进行仿真分析、制造应用的基本思路，在不同环节选择适配性技术，完成从设计到应用仿真等。在确立优化模型时，建议按照工业设计思想，明确以设计、仿真、优化、制造一体化为核心的优化模型流程，选择配套的软件完成相关设计工作。

从实践经验看，该环节的重点集中在设计要素清单制作与设计指标设置及模型优化上。同时，需要根据工程机械之间的关联性，对各构件及铰接位置的受力情况做出细致分析，确保臂、轴、杆等部件功能的有效性。建模三维模型时，可以按照二维到三维图形的转化，借助指标参数与几何形态之间的对应关系，深入到工程机械的各个层面，并借助ANSYS软件对其进行仿真及应用。

3.2 在加工控制中的应用

现代工程机械加工过程中，受到分工程度深化，既增加了加工环节的专业性，也要求各加工环节之间建立密切关联，保障“大平台+小系统”条件下加工的有序开展。

工程机械加工时以数控机床为主，现阶段使用的数控控车机主要由操作平台与若干系统（如冷却、数控、润滑、机械系统）构成[4]。这个环节就可以借助对智能技术的应用搭建数控机床智能设计平台系统，并在该系统基础上，通过对各系统模块的功能控制，完成对数控机床各个结构的组建，从而实现数据编码、自动切削等。

以某数控车床为例，其主要由6大部分构成：①床身，包括平床身与斜床身。②刀架，分为普通刀架和囚刀头刀架。③滑台，分为滑动滑台与滚动滑台，前者又分为驱动方式和导轨方式，驱动时按照闭环、半闭环、开环步进电动驱动均可，导轨则分为普通与镶金属滑动导轨两类。④尾座，设置有自动、手动控制方式。⑤电动驱动系统，分为带传动与直接驱动，带传动过程中要求通过三角带或多楔带进行传动，配套的电动功率可以选择3 kW或7.5 kW。⑥冷却系统，冷却速度分别为12 L/min、50 L/min。

明确该数控车床结构后，车床管理人员可以根据智能控制需求搭建平台，并设置各功能模块，确保加工控制效果。按照数据库支撑层→后台程序层→参数输入层→用戶层作为平台架构（如图2所示），在第一层按照可选设计方案实例库、零部件属性实例库、结果实例库，为整个加工控制提供数据支撑。

在第二层借助数控车方床方案中的模块化设计思想，设计遗传算法方案生成模块、实例推理零部件检索模块、参数化设计模块，通过后台程序控制，确保数控车床能够根据设置好流程进行加工生产。

在第三层主要以数控车床方案智能设计系统界面为准，操作人员只需要结合客户需求在系统中输入相关加工参数，即可以保障数控车床按照预定的程序完成加工，从而实现对加工全过程的智能化控制。

3.3 在故障诊断中的应用

工程机械制造过程中，无论是整体上的设备，还是局部的零部件生产，既可能出现生产方面的故障，也不排除产品下线后使用中发生故障的现象。设计制造一体化实践模式，在前期生产制造阶段做好设备故障诊断与设备故障清除，有利于提高产品质量，并可减少后续使用中的故障发生率[5]。

以零部件的生产为例，生产制造过程中可以选择大数据技术，创建智能型故障诊断系统，一方面增强对生产过程的故障监测，另一方面对各类加工件质量的检验。例如，在近年来的实践过程中，部分工程机械制造类企业应用SQL数据库技术，搭建了“故障范例库”。当数控车床进入加工过程后，上面安装的传感器可以实时的将车床信息与对加工件实时监测捕获的信息，同时将其存储到信息管理系统。应用大数据技术后，可以借助其中的专家系统，对两类数据快速做出对比分析，并生成分析报告。

一旦发现采集到数据与故障范例库中某个故障发生时的数据接近、相似、关联，那么就可以根据预设的红、橙、黄、蓝等故障等级，及时预警预报。如果属于小问题则由系统下达指令进行重启或关停。如果问题比较严重，则需要在系统自动停机后通过人工方式对其加以处理。除此之外，大数据应用后此类企业可以在生产、运营、维保各环节，借助精准化管理为价值链赋能，提高企业的全要素生产率。

3.4 在虚拟仿真中的应用

工程机械高质量制造内涵丰富，为了通过智能技术实现其定位中的目标，需要按照数字孪生的方向，增强虚拟仿真技术的应用。从实践经验看，在工业领域应用数字孪生技术可以产生较好的效果。具体而言，此类企业可以按照“物理空间”与“数字孪生空间”之间的映射关系，先将CAD平面图导入三维建模软件，生成三维模型后可以按照“四大映射”，对工厂车间实物进行虚拟投射并生成数字孪生车间。具体映射应包括设备实体、关键动作、变化过程、环境要素等。可以按照生产前的设计仿真、生产中的工艺仿真、生产后的回溯仿真，建立一个包括了工程机械高质量制造诸环节仿真系统，从而在生产之前提前预测潜在风险，并制定相应的举措等。

4 结语

在现代工程生产建设过程中，对于工程机械的需求量相对较大，在新时期高质量制造阶段，增强智能技术在工程机械制造中的应用，既可以提高制造效率，也能够增强产品质量，辅助企业产出综合效益。结合上述分析可以看出，智能技术在工业机械制造诸阶段，均可以进行有效应用。因此，建议工业机械制造类企业，尽可能在当前阶段按照“具体需求，具体分析，针对性应用”的思路，选择一些适配性较高的智能技术，将其应用到结构设计、加工控制、故障诊断、生产仿真等各方面。

参考文献

[1] 高维艳.探析机械制造工程和自动化技术的发展[J].新型工业化，2022，12（2）：129-130.

[2] 刘洪亮.工程机械再制造及其关键技术探究[J].智能建筑与工程机械，2022，4（4）：60-62.

[3] 国建会.国有机械制造企业工程项目采购管理研究[J].内燃机与配件，2022，10（3）：187.

[4] 骆梅.机械工程设备精细化管理在制造业中的应用[J].现代工业经济和信息化，2022，12（3）：130-132.

[5] 李建都.机械工程自动化在制造业中的标准化应用[J].数字通信世界，2022，8（9）：136.