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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(xué)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(biāo)可能由監(jiān)控者提供,也可能由系統(tǒng)對當(dāng)時狀態(tài)做出評估而產(chǎn)生。智能系統(tǒng)怎樣推斷出適當(dāng)?shù)哪繕?biāo),然后構(gòu)造試圖達到目標(biāo)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(fù)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(fù)雜性,向
4、當(dāng)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(fù)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(dāng)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(xué)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(fù)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(fù)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)
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