人工智能在機械系統(tǒng)中的應(yīng)用

1、人工智能在機械系統(tǒng)中的應(yīng)用 人工智能在機械系統(tǒng)中的應(yīng)用2013 年 6 月 20 日1.1 1.1 機械設(shè)計 機械設(shè)計機械設(shè)計實際上是一個模型的綜合和分析的過程，它不僅包括大量的計算、分析、繪圖等數(shù)值計算型工作；還包括擬定初始方案，選擇最優(yōu)方案，制定合理結(jié)構(gòu)等方案設(shè)計工作。 目前， 有些企業(yè)已引入 CAD/CAM 系統(tǒng)， 由于 CAD/CAM 系統(tǒng)對符號推理工作需要綜合運用多種科學的專門知識和豐富的實踐經(jīng)驗才能解決，這需要 CAD/CA

2、M 系統(tǒng)具有智能性，因此，設(shè)計智能化已成為機械設(shè)計中一個很熱門的研究課題之一，它把計算機從數(shù)值處理擴展到非數(shù)值處理，包括知識與經(jīng)驗的集成、推理和決策，力圖使機械設(shè)計過程自動化，減少人類專家在設(shè)計過程中由于個人因素造成的不足。此外，與傳統(tǒng)設(shè)計方法相比，專家系統(tǒng)在機械設(shè)計中有著不可比擬的優(yōu)勢，它不僅可以長期穩(wěn)定工作、節(jié)省成本，還可以為專家知識特別是啟發(fā)式知識提供存儲手段和傳授途徑、易于繼承。1.2 1.2 機械制造 機械制造在機械生產(chǎn)制造過

3、程中，需要為工廠中所有的裝配機器供應(yīng)零件。目標可能由監(jiān)控者提供，也可能由系統(tǒng)對當時狀態(tài)做出評估而產(chǎn)生。智能系統(tǒng)怎樣推斷出適當?shù)哪繕?，然后?gòu)造試圖達到目標的動作序列，這個過程通常稱為規(guī)劃(planning), 它是自動問題求解的特例，是人工智能研究的重要子領(lǐng)域。 此外，計算機集成加工系統(tǒng)（CIMS）和柔性加工系統(tǒng)（FMS） 在近年來獲得迅速發(fā)展。在一個復雜的加工過程中，不同條件下的多種操作是必要的。環(huán)境的不確定性以及系統(tǒng)軟硬件的復雜性，向

4、當代工程師們設(shè)計和實現(xiàn)有效的集成控制系統(tǒng)提出了挑戰(zhàn)。為了把現(xiàn)有的 Petri 網(wǎng)技術(shù)用于現(xiàn)代加工系統(tǒng)，需要開發(fā)一種新技術(shù)，把機器智能技術(shù)和 Petri 網(wǎng)理論以及智能離散事件控制器連接起來。1.3 1.3 機械電子工程 機械電子工程在許多工程系統(tǒng)中，往往由于內(nèi)部結(jié)構(gòu)復雜，存在著對加工過程控制及故障診斷等方面的困難，一般的 PID 等典型控制方法雖然能解決一些問題，但在一些場合已不能滿足生產(chǎn)的要求，當前，典型的機電一體化產(chǎn)品- 數(shù)控機床、

5、交流伺服驅(qū)動裝置等正在向數(shù)字化、小型化、高精度等方向發(fā)展，為監(jiān)控帶來新的挑戰(zhàn)，由于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制不依賴控制對象和數(shù)學模型，具有較強的魯棒性，是一種非線性的控制方法，在解決此類問題中有很好的優(yōu)勢。而專家系統(tǒng)主要用于復雜的機械系統(tǒng)，能夠克服基于模型的故障診斷方法對模型的過分依賴性。1.4 1.4 機械系統(tǒng)故障診斷 機械系統(tǒng)故障診斷對機械設(shè)備進行故障診斷主要是通過對設(shè)備敏感部位的信號利用傳感器進行數(shù)據(jù)采集和特征提取，根據(jù)不同機械部件在不同時

6、間和狀態(tài)下具有不同的特征，來判斷是否工作正常。它包含兩方面的內(nèi)容，即對系統(tǒng)運行狀態(tài)進行監(jiān)測和發(fā)現(xiàn)異常情況后對故障進行分析、診斷。在系統(tǒng)運行過程中，若某一時刻系統(tǒng)發(fā)生故障，領(lǐng)域?qū)＜铱梢詰{借視覺、聽覺、嗅覺、觸覺或測量設(shè)備得到一些客觀數(shù)據(jù)，并根據(jù)對系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)故障歷史的深刻了解很快做出判斷，確定故障的原因和部位。對于較為復雜的系統(tǒng)，這種基于專家系統(tǒng)的故障診斷方法尤為有效。2 人工智能在機械系統(tǒng)中的應(yīng)用方法 人工智能在機械系統(tǒng)中的應(yīng)用方法應(yīng)