智能制造技术

智能制造技术P第ag1e页1智能制造涵义介绍智能制造渊于人工智能研究。人工智能就是用人工方法在计算机上实现智能。近半个世纪尤其是近来，伴随产品性能完善化及其结构复杂化、精细化，以及功效多样化，促使产品所包含设计信息和工艺信息量猛增，随之生产线和生产设备内部信息流量增加，制造过程和管理工作信息量也必定剧增，因而促使制造技术发展热点与前沿，转向提升制造系统对于爆炸性增加制造信息处理能力、效率及规模上。P第ag2e页1Page

1毫无疑问，智能化是制造自动化发展方向。在制造过程各个步骤几乎都广泛应用人工

智能技术。教授系统技术能够用于工程设

计，工艺过程设计，生产调度，故障诊疗

等。也能够将神经网络和含糊控制技术等

先进计算机智能方法应用于产品配方，生

产调度等，实现制造过程智能化。而人工

智能技术尤其适合于处理尤其复杂和不确

定问题。第3页P第ag4e页11.2发展历史1992年美国执行新技术政策，大力支持被总统称之关键重大技术（CriticalTechniloty），包含信息技术和新制造工艺，智能制造技术自在其中，美国政府希望借助

此举改造传统工业并开启新产业。加拿大制订1994~1998年发展战略计划，认为未来知识密集型产业是驱动全球经济和加拿大经济发展基础，认为发展和应用智能系统至关主要，并将详细研究项目选择为智能计算机、人机界面、机械传感器、机器人控制、新装置、动态环境下系统集成。P第ag5e页1日本1989年提出智能制造系统，且于1994年开启了先进制造国际合

作研究项目，包含了企业集成和全

球制造、制造知识体系、分布智能

系统控制、快速产品实现分布智能

系统技术等。P第ag6e页1日本MA

DA企业数控机床摄于武汉机电博览会P第ag7e页12智能制造技术方法2.1教授系统教授系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获

取等6个部分组成。其中尤以知识库与推理机相互分离而别具特色。教授系统体系结构随教授系统类型、功效和规模不一样，而有所差异。P第ag8e页1工工作作过过程程教教授授系系统统基基本本结结构构如如图图所所表表示示，，其其中中箭箭头头方方向向为为数数据据流流动动方方向向。。P第ag9e页1缺点点：：有有延延迟迟，，不不易易满满足足实实时时性性要要教授系统基本工作流程是，用户经过人机界面回答系统提问，推理机将用户输入信息与知识库中各个规则条件进行匹配，并把被匹配规则结论存放到综合数据库中。最终，教授系统将得出最终止论展现给用户。优点：处理一些比较简单确实定性问题求P第ag1e0页12.2含糊推理从不准确前提集合中得出可能不准确结论推理过程，又称近似推理。在人思维中，推理过程经常是近似。比如，人们依据条件语句（假言）“若西红柿是红”，则西红柿是熟”和前提（直言）“西红柿非常红”，马上可得出结论“西红柿非常熟”。这种不准确推理不可能用经典二值逻辑或多值逻辑来完成。P第ag1e1页1自1965年L．A．Zadeh提出含糊集概念以来，关于含糊系统研究得到了迅猛发展，含糊控制技术被广泛应用于工业控制与家电产品制造中，并取得了令人瞩目标成功。含糊推理是含糊控制理论基础，即使含糊推理已经有大量研究结果，但这些研究还没有一个可靠逻辑基础。优点：能够处理不确定现象和含糊现象缺点：需要大量经验和感知为前提P第ag1e2页1Page

1应用实例分析图第13页2.3神经网络神经网络研究内容相当广泛，反应了多学科交叉技术领域特点。主要研究工作集中在以下几个方面：生物原型研究。从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等生物科学方面研究神经细胞、神经网络、神经系统生物原型结构及其功效机理。建立理论模型。依据生物原型研究，建立神经元、神经网络理论模型。其中包含概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。P第ag1e4页1网络模型与算法研究。在理论模型研究基础上构作详细神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包含网络学习算法研究。这方面工作也称为技术模型研究。人工神经网络应用系统。在网络模型与算法研究基础上，利用人工神经网络组成实际应用系统，比如，完成某种信号处理或模式识别功效、构作教授系统、制成机器人等等。P第ag1e5页1特点人类大脑有很强自适应与自组织特征，后天学习与训练能够开发许多各具特色活动功效。如盲人听觉和触觉非常灵敏；聋哑人善于利用手势；训练有素运动员能够表现出非凡运动技巧等等。泛化能力泛化能力指对没有训练过样本，有很好预测能力和控制能力。尤其是，当存在一些有噪声样本，网络具备很好预测能力。P第ag1e6页1(3)非线性映射能力当对系统对于设计人员来说，很透彻或者很清楚时，则普通利用数值分析，偏微分方程等数学工具建立准确数学模型，但当对系统很复杂，或者系统未知，系统信息量极少时，建立准确数学模型很困难时，神经网络非线性映射能力则表现出优势，因为它不需要对系统进行透彻了解，不过同时能到达输入与输出映射关系，这就大大简化设计难度。P第ag1e7页1(4)高度并行性并行性含有一定争议性。认可含有并行性理由：神经网络是依据人大脑而抽象出来数学模型，因为人能够同时做一些事，所以从功效模拟角度上看，神经网络也应具备很强并行性。P第ag1e8页1优点：能够实时处理动态多变复杂问题缺点：还处于发展阶段，普及有困难P第ag1e9页13智能制造形式3.1智能机器数控机床P第ag2e0页1加工中心P第ag2e1页1机器人P第ag2e2页13.2智能制造系统P第