基于人工智能技术的机械自动化应用

［摘 要］随着科技的发展，人工智能技术已逐渐深入机械自动化领域，为这一传统行业注入了新的活力。通过运用先进的机器学习算法、深度学习技术和专家系统，现代机械自动化系统能够实现对复杂生产环境的智能感知、自主决策和精准执行，从而极大地提升了制造业的智能化水平。文章围绕人工智能技术在机械自动化中的应用意义，对具体的应用策略进行研究，旨在为机械自动化的改革提供参考依据。

［关键词］人工智能技术；机械自动化；应用

［中图分类号］TP18 ［文献标志码］A ［文章编号］2095–6487（2024）05–0106–03

1 基于人工智能技术的机械自动化应用意义

1.1 提高生产效率与精确度

（1）通过深度学习、机器视觉、自主决策等人工智能技术，自动化设备能够更精准地识别和判断生产环节的各种状态，并据此做出实时调整和优化。例如，在智能制造产线上，人工智能系统可以实现对物料的自动识别、定位和抓取，以及对加工过程的智能监控和质量控制，从而减少人工干预，避免错误和停机，确保生产线以最高效率运行。

（2）人工智能技术也极大地提高了生产过程的精度。在精密制造中，基于人工智能算法的数控机床能够根据实时反馈的数据进行微调，保证高精度的零件加工。而在机器人操作中，通过人工智能强化学习，机器人可以不断提升其动作准确度和作业效果，尤其在装配、焊接等精细作业环节，显著提升了产品的质量和一致性。

1.2 降低运营成本与资源消耗

在制造业中，设备的维护和更换通常占据较大的成本。而人工智能驱动下的自动化系统具备自我诊断、预测性维护等先进功能，这意味着系统能够提前发现并预警潜在故障，从而减少突发性停机带来的损失，延长设备的使用寿命。这大幅降低了设备维护和更换的成本。并且，通过对生产数据的深入分析和学习，人工智能还可以帮助企业实现更为精准的资源配置。从原材料的采购到生产计划的安排，再到能源的消耗，每一个环节都可以得到优化。这不仅能够减少无效工时和浪费，还能够实现能源和原材料的节约，为企业带来更为可观的经济效益[1]。

1.3 实现智能化柔性制造

在市场需求快速变化的今天，传统的刚性自动化生产线难以适应产品多样化和定制化的需求。而人工智能技术则为实现柔性制造提供了可能。通过灵活配置和动态调度智能机器人、自动化装备及物联网设备，结合大数据分析和云计算能力，人工智能可以根据订单需求快速切换生产模式，使得同一生产线能够高效产出不同规格、型号的产品，满足市场个性化需求的同时，有效提升企业的竞争力。

1.4 赋能安全生产与员工技能升级

在制造生产过程中，安全始终是第一位。通过人工智能的实时监测和智能预警系统，企业可以及时发现并应对各类安全风险，从而保护员工的生命安全。这种智能化的安全管理模式，不仅提高了企业的安全生产水平，也为企业赢得了良好的社会声誉。与此同时，随着新型机械设备的广泛应用，员工的技能水平也面临着新的挑战。人工智能辅助的操作指导和培训系统，可以使员工迅速掌握新型设备的操作要领，实现职业技能的升级。这种技能的提升，不仅增强了员工的个人竞争力，也为企业的长远发展提供了坚实的人才保障。

2 基于人工智能技术的机械自动化应用策略

2.1 智能化设计与仿真优化

（1）在产品设计优化层面，人工智能技术的应用极大地扩展了设计师的设计空间和创新能力。通过深度学习算法，可以对大量历史数据进行训练和学习，建立高性能的产品性能预测模型。例如，在汽车工业中，工程师可利用人工智能对数以万计的不同车型的数据进行分析，精准预测不同结构参数（如车架刚度、空气动力学特性等）对车辆整体性能的影响，从而在概念设计阶段就能快速找到最优设计方案，避免了反复试验和修改的过程，大幅节省了研发时间和成本。

（2）传统仿真技术通常需要人工设置各种边界条件和输入参数，而引入人工智能后，系统能根据实际工况自动调整并优化这些参数，提高仿真结果的准确性和有效性。例如，在飞机叶片设计过程中，通过人工智能辅助的流体动力学仿真，能够实时分析和优化叶片形状及材料选择，确保在满足气动性能要求的同时，达到最佳的能源效率。

（3）将人工智能功能集成到CAD/CAM/CAE 工具中，使得复杂的工程计算、工艺规划及工装模具设计工作变得更加智能且高效。例如，在3D 打印领域的CAD 软件中，内置的人工智能模块可以自动识别和优化三维模型的几何特征，生成适应不同打印技术的最佳支撑结构，并预估打印过程中的变形情况，指导用户提前调整设计或打印参数[2]。

例如，在高端装备制造行业，某企业开发了一款融合人工智能技术的智能设计平台。该平台集成了深度学习算法和高级仿真引擎，能够帮助设计师在设计初期就对复杂机械部件的结构强度、耐久性、重量等方面进行精确预测和优化。设计师只需输入基本的设计需求和限制条件，平台就能通过海量数据训练出的模型快速生成多个可行方案，并通过仿真验证优选出最符合要求的设计。这一智能化设计流程不仅提高了设计质量，也将原本可能耗时数月的设计周期大幅缩短至几周甚至几天，为企业赢得了宝贵的市场先机。

2.2 智能感知与自主决策

（1）对于智能感知而言，现代机械自动化设备大量配备了精密的传感器和物联网装置。例如，机器视觉系统通过高清摄像头和其他图像处理硬件，配合深度学习等人工智能技术，能够识别物体的位置、形状、颜色及微小瑕疵，从而在生产线上实现精确的质量控制，如在汽车制造中自动检测焊接点质量、零部件装配位置准确性等。此外，声音识别技术也被应用于工业环境监测，通过对设备运行噪声进行分析，可以预测潜在故障或异常情况，提前采取维护措施，防止生产线停机。

（2）智能感知不仅仅局限于视觉和听觉，还包括温度、压力、振动等多种物理量的实时监测，这些数据通过物联网技术汇总至中央控制系统，形成对整个生产过程的全方位、多层次感知，确保其始终处于最优工作状态。

（3）在自主决策层面，强化学习和模糊逻辑控制等人工智能算法的应用为机械自动化设备赋予了智能决策能力。强化学习允许设备通过不断试错并从反馈中学习，调整自身的操作策略以达到最优效果[3]。

例如，在半导体芯片制造领域，智能化的晶圆搬运机器人配备有高精度的激光雷达、机器视觉传感器及物联网通信模块，能够实时感知周围的环境信息，精准定位晶圆的位置和状态。同时，它们采用强化学习算法优化路径规划和动作序列，能够根据产线的实际负载和突发状况灵活调整作业流程，保证搬运效率的同时降低错误率。而当机器人遇到未知问题时，模糊逻辑控制器会帮助其依据当前环境参数做出合理判断，避免因简单规则无法覆盖复杂情况而导致的误操作。

2.3 智能控制与精确执行

（1）在智能控制系统方面，神经网络作为人工智能领域的重要分支，具有强大的非线性映射和学习能力。通过训练神经网络模型，可以对复杂系统的动态行为进行精确模拟和预测，进而实现对设备操作过程的精准控制。例如，在机器人精密装配或焊接过程中，采用基于神经网络的智能控制系统，能够实时处理视觉传感器反馈的图像信息，结合力觉传感器数据，精确计算出装配或焊接工具的最佳路径和姿态，从而达到毫米级别的高精度作业要求。同时，神经网络还能够根据现场工况的变化进行自我调整和优化，显著提高机器人的适应性和灵活性。

（2）模型预测控制（MPC）通过对系统未来一段时间内的状态进行滚动预测，并在此基础上确定当前时刻最优的控制输入，以确保系统在满足性能约束的同时，始终逼近预设目标。在半导体制造行业，MPC被广泛应用在晶圆加工设备上，如光刻机等，通过对工艺参数进行精细化调控，实现了纳米级的制程控制精度。

（3）要确保机械自动化设备能快速响应并准确执行动作，还需要伺服驱动和运动控制技术的有力支撑。伺服驱动系统利用高性能电机和精密编码器，结合先进的PID 控制算法或其他自适应控制策略，确保设备能在瞬间响应控制指令，并以极高的稳定性和重复性完成预定动作。而人工智能算法的引入，则进一步强化了伺服系统的性能表现。比如，在工业机器人关节驱动中，人工智能算法可通过对电机电流、速度和位置信号的学习分析，自动调整PID 参数，使得机器人能够在各种负载条件下保持高效、平稳的动作表现。

例如，某汽车生产线上的机器人点焊工作站的六轴机器人配备了基于神经网络的智能视觉系统，能快速识别车身零部件的位置及姿态；其伺服驱动关节则运用了集成人工智能算法的运动控制器，能在接收到焊接任务后迅速规划并精确执行焊接轨迹，同时通过模型预测控制来实时调节焊接电流和压力，保证了焊接质量的一致性和稳定性。

2.4 预防性维护与故障诊断

（1）设备状态监测成为主流趋势，现代工业生产设备能够实时产生大量运行数据。通过对这些海量数据进行大数据分析，结合人工智能预测技术，可以对设备的健康状况进行全面评估和趋势预测。

（2）建立基于人工智能的故障诊断专家系统，该系统的特色在于融合了深度学习、模式识别等多种智能算法，能够自动学习并掌握各类设备的正常运行特征和故障表现规律，形成一套智能诊断知识库。当实际设备运行过程中出现异常时，系统能迅速比对知识库信息，准确识别出故障类型，并给出详细的故障原因分析及维修建议。如在汽车制造领域，利用人工智能故障诊断系统，可以在几秒钟内完成对复杂机器人关节伺服电机或焊接电源等关键部件的故障排查，大幅缩短故障诊断时间，提高维修效率。

以某大型化工厂为例，在其连续生产线上，由于设备种类繁多、工艺流程复杂，传统的人工巡检和故障诊断方式已经无法满足高效、精确的要求。为此，该工厂引入了基于人工智能技术的预防性维护与故障诊断系统。这套系统能够实时收集和处理生产线上的所有设备传感器数据，通过机器学习算法对数据进行分析和模型训练，及时预警可能发生的设备故障。同时，一旦发生故障，人工智能故障诊断专家系统会立即启动，根据设备历史数据和当前检测到的症状，快速识别出故障源，生成详细的维修报告，并指导技术人员按步骤进行维修，极大地减少了非计划停机时间和维修成本，保证了生产的连续性和稳定性。

2.5 柔性生产线与智能调度

在构建以人工智能为核心的智能制造系统方面，企业利用物联网、大数据分析及人工智能算法，能够实时追踪和监控从原材料入库到成品出库的全生命周期过程。例如，在汽车零部件制造业中，通过RFID标签或二维码等技术进行在制品跟踪，结合人工智能图像识别和数据分析技术，可以精确掌握每一件产品在生产线上的位置、状态及加工进度，实现实时透明化的物料流动管理。这种智能化的物料管理系统不仅可以大幅减少人工干预和信息滞后带来的误差，还能够灵活调整生产计划以满足市场对定制化产品的需求，如根据不同客户的个性化需求快速切换生产线配置，实现多品种小批量的高效生产。

借助运筹优化、遗传算法等先进的人工智能方法，智能调度系统能够动态模拟和优化整个生产流程，包括设备利用率、工人作业安排、工序顺序、能源消耗等因素。例如，某现代化家具制造工厂采用了基于人工智能的柔性生产线与智能调度系统。该系统先通过在各个工位安装传感器和智能终端，实现对所有在制品和物料的实时数据采集。当客户下单定制一款特定风格和尺寸的家具时，人工智能系统根据接收到的需求信息，迅速计算出最合适的生产线布局和工序顺序，并通过智能物流机器人精准配送所需物料至相应工位。同时，通过对历史数据的学习和实时数据的分析，智能调度系统还能自动调整生产设备的工作负载，避免过载或闲置，确保生产线在处理多个小批量订单时依然能保持高效稳定运行。

3 结束语

人工智能技术在机械自动化中的应用不仅实现了制造业的效率革新与质量提升，还在降低运营成本、满足市场多元化需求、保障安全生产等方面发挥了重要作用，有力推动了工业4.0 时代下我国乃至全球制造业的转型升级和可持续发展。需要注意的是，在推进基于人工智能技术的机械自动化应用过程中，企业应不断探索技术创新、深化跨学科交叉融合，并注重人才队伍建设与实践经验积累，从而真正实现从传统制造向智能制造的转型升级。

参考文献

[1] 鲁建荣. 机械自动化技术在机械制造中的应用分析[J]. 中国机械，2023（29）：51-54.

[2] 张建兵. 关于人工智能在机械制造及其自动化中的应用分析[J]. 中国设备工程，2023（18）：48-50.

[3] 王泽桐. 智能控制策略在机械自动化系统中的应用研究[J]. 造纸装备及材料，2023，52（9）：50-52.