發(fā)布時(shí)間：2020-02-24所屬分類：農(nóng)業(yè)論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要:隨著現(xiàn)代加工技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)控加工技術(shù)被應(yīng)用到了農(nóng)機(jī)零部件自動(dòng)加工過程中，有效地提高了農(nóng)機(jī)部件加工的自動(dòng)化程度，為了進(jìn)一步提高車床的智能化程度，本研究引入了人工智能技術(shù)。人工智能研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴(kuò)展
摘要:隨著現(xiàn)代加工技術(shù)的不斷發(fā)展，數(shù)控加工技術(shù)被應(yīng)用到了農(nóng)機(jī)零部件自動(dòng)加工過程中，有效地提高了農(nóng)機(jī)部件加工的自動(dòng)化程度，為了進(jìn)一步提高車床的智能化程度，本研究引入了人工智能技術(shù)。人工智能研究如何構(gòu)造智能機(jī)器或智能系統(tǒng)，使它能模擬、延伸、擴(kuò)展人類智能，基于實(shí)例推理是目前研究較多的智能問題解決方法之一，如果將其使用在農(nóng)機(jī)加工數(shù)控車床智能模塊優(yōu)化過程中，可以有效地提高數(shù)控車床的加工效率和精度，從而提高智能化加工水平。為了驗(yàn)證方案的可行性，以農(nóng)機(jī)軸承的加工為例，對(duì)比了智能優(yōu)化前后的車床加工效率和精度。由對(duì)比數(shù)據(jù)可以看出:采用實(shí)例推理和人工智能對(duì)農(nóng)機(jī)數(shù)控車床進(jìn)行智能優(yōu)化后，加工效率。
關(guān)鍵詞:實(shí)例推理;人工智能;數(shù)控車床;智能優(yōu)化;加工精度;農(nóng)機(jī)
0引言
人工智能是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門新的技術(shù)科學(xué)，是類人機(jī)器人所需要的算法和技術(shù)，研究的主題是高級(jí)智能的本質(zhì)，而不是其外在表現(xiàn)和輔助部件。人工智能是從思維、感知、行為三層次和機(jī)器智能、智能機(jī)器兩方面研究模擬、延伸與擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及其應(yīng)用的技術(shù)學(xué)科。隨著農(nóng)機(jī)功率和作業(yè)效率的不斷提升，其零部件的加工精度也越來越高，加工工序也越來越復(fù)雜，降低了加工效率，如果將人工智能技術(shù)引入到數(shù)控車床的優(yōu)化過程中，將有效提高農(nóng)機(jī)零部件的加工效率和質(zhì)量。和精度都有了明顯的提升。
1人工智能在農(nóng)機(jī)數(shù)控車床機(jī)械系統(tǒng)中的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，在數(shù)控加工系統(tǒng)中逐漸開始使用人工智能技術(shù)，傳統(tǒng)的人工智能在機(jī)械系統(tǒng)中大致可以分為4大類，包括專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊控制和啟發(fā)式搜索，本次研究將實(shí)例推理應(yīng)用到了農(nóng)機(jī)數(shù)控車床系統(tǒng)的智能模塊優(yōu)化技術(shù)上，以提高數(shù)控車床的智能化水平。
1)專家系統(tǒng)。專家系統(tǒng)是人工智能在機(jī)械系統(tǒng)中使用的主要分支之一，專家系統(tǒng)由4部分組成，包括知識(shí)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)庫、推理機(jī)制、知識(shí)獲取和人機(jī)界面。專家系統(tǒng)可以基于框架知識(shí)理論和規(guī)則理論進(jìn)行人工智能操作，而基于知識(shí)框架理論使專家系統(tǒng)具有邏輯推理能力，如模糊控制推理，其在機(jī)械故障診斷過程中發(fā)揮著重要作用。
2)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種重要的人工智能技術(shù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以將輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行智能化處理，輸出目標(biāo)期望值。智能化處理過程也是不斷學(xué)習(xí)和訓(xùn)練的過程，通過訓(xùn)練可以使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取大量的知識(shí)，并具有推理、聯(lián)想、推測(cè)、記憶和自適應(yīng)能力，對(duì)于復(fù)雜的機(jī)械系統(tǒng)，可以提高系統(tǒng)的學(xué)習(xí)能力和診斷能力，提高系統(tǒng)的智能化程度。
3)模糊集理論。人的認(rèn)知世界包含大量的不確定知識(shí)，需要對(duì)所獲信息進(jìn)行一定的模糊化處理，以減少問題的復(fù)雜度。模糊控制理論利用模糊推理能力，可以完成利用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)算法做不到的推理問題，可以有效提高機(jī)械系統(tǒng)控制的精確性。
4)啟發(fā)式搜索。啟發(fā)式搜索智能算法主要是利用遺傳算法，通過選擇、雜交和變異的操作對(duì)數(shù)字串尋優(yōu)。利用遺傳算法可以在臨近區(qū)域產(chǎn)生新解，從而縮小搜索區(qū)域，使局部逼近全優(yōu)解，這種方法提高了系統(tǒng)的搜索速度和智能化程度。
5)實(shí)例推理。基于實(shí)例推理的人工智能技術(shù)主·402·2020年1月農(nóng)機(jī)化研究第1期DOI:10.13427/j.cnki.njyi.2020.01.037要是利用實(shí)例庫數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)新問題的求解，數(shù)據(jù)庫主要來源于輸入機(jī)制和系統(tǒng)之前對(duì)問題的解決，其基本框架如圖1所示。
根據(jù)農(nóng)機(jī)零部件車削加工過程中的問題描述，數(shù)控車床的計(jì)算機(jī)控制中心從實(shí)例庫中查找到一個(gè)與問題相匹配的實(shí)例，如果該實(shí)例和描述的問題相符合，則輸出相應(yīng)的結(jié)果;否則需要對(duì)實(shí)例進(jìn)行修改，將結(jié)果修改成滿足數(shù)控加工條件的問題答案，該答案也將作為經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)，以備下一個(gè)問題的使用。
相關(guān)期刊推薦：《模式識(shí)別與人工智能》(雙月刊)創(chuàng)刊于1989年，是由中國(guó)自動(dòng)化學(xué)會(huì)、國(guó)家智能計(jì)算機(jī)研究開發(fā)中心和中國(guó)科學(xué)院合肥智能機(jī)械研究所共同主辦、科學(xué)出版社出版的學(xué)術(shù)性期刊。本刊主要發(fā)表和報(bào)道模式識(shí)別、人工智能、智能系統(tǒng)等方面的研究成果與進(jìn)展，旨在推動(dòng)信息科學(xué)技術(shù)發(fā)展。人工智能是我國(guó)優(yōu)先發(fā)展的學(xué)科之一，模式識(shí)別與智能系統(tǒng)是我國(guó)鼓勵(lì)發(fā)展的專業(yè)。
2基于人工智能的農(nóng)機(jī)零部件加工數(shù)控車床模塊化設(shè)計(jì)
農(nóng)機(jī)零部件加工的數(shù)控車床主要分為兩種，一種是立式數(shù)控車床，一種是臥式數(shù)控車床。其中，立式車床主軸和水平面垂直，工作臺(tái)為圓盤形，可以加工徑向或者軸向比較大的零件;臥式車床也可以分為兩種:一種為水平導(dǎo)軌式，一種為傾斜導(dǎo)軌式。其中，剛性較大的是傾斜導(dǎo)軌，這種車床結(jié)構(gòu)更加利于切削廢屑的排除，與其他機(jī)械產(chǎn)品零部件加工機(jī)床類似。農(nóng)機(jī)零部件加工車床的基本組成如圖2所示。
農(nóng)機(jī)零部件數(shù)控車床的基本組成主要分為輸入輸出模塊、計(jì)算機(jī)數(shù)控模塊、單片機(jī)CPU和控制器模塊、反饋模塊、運(yùn)動(dòng)控制模塊和工作臺(tái)模塊，工作流程如圖3所示。
農(nóng)機(jī)零部件車床工作過程中，主要采用數(shù)控技術(shù)利用編碼程序進(jìn)行自動(dòng)化加工，當(dāng)加工程序輸入到車床計(jì)算機(jī)中心后對(duì)程序進(jìn)行譯碼處理后，利用刀具的插補(bǔ)對(duì)零部件進(jìn)行加工。其中，位置控制還可以利用反饋調(diào)節(jié)的方式，以提高加工精度。為了進(jìn)一步提高加工效率和加工精度，可以采用人工智能技術(shù)，目前實(shí)例圖例是一種常用的人工智能技術(shù)，其基本框架如圖4所示。
在數(shù)控車床上采用人工智能技術(shù)，主要可以利用實(shí)例庫對(duì)機(jī)床的各模塊進(jìn)行優(yōu)化，優(yōu)化方法采用實(shí)例推理的方法。實(shí)例推理來源于實(shí)例庫，實(shí)例可以直接輸入優(yōu)化后的實(shí)例，也可以通過加工過程的匹配和修正，輸出滿意結(jié)果后，對(duì)實(shí)例進(jìn)行存儲(chǔ)，以備下次加工時(shí)，循環(huán)利用;結(jié)果不滿足加工需求時(shí)，可以采用反饋調(diào)節(jié)的方式，對(duì)實(shí)例進(jìn)行重新匹配。采用基于實(shí)例推理的人工智能技術(shù)的車床和之前相比，增加了功能，提高了效率，簡(jiǎn)化了機(jī)械結(jié)構(gòu)。因此，可以采用該技術(shù)對(duì)車床的每個(gè)模塊進(jìn)行優(yōu)化，最后通過拼接，實(shí)現(xiàn)機(jī)床各模塊的智能優(yōu)化。
為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)機(jī)數(shù)控加工車床各部分模塊的優(yōu)化，采用基于實(shí)例推理的人工智能技術(shù)選擇優(yōu)化模塊，其優(yōu)化流程如圖5所示。當(dāng)設(shè)計(jì)模塊符合加工需求時(shí)，選擇該模塊;當(dāng)不符合加工需求時(shí)，可以自行創(chuàng)建模塊，然后再智能選擇，如此反復(fù)可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)控車床的各模塊的智能優(yōu)化。
3基于實(shí)例推理和人工智能的農(nóng)機(jī)零部件數(shù)控加工測(cè)試
為了驗(yàn)證基于實(shí)例推理和人工智能的農(nóng)機(jī)零部件數(shù)控加工車床模塊化優(yōu)化的可行性，采用模塊化拼裝的形式，對(duì)機(jī)床的性能進(jìn)行驗(yàn)證，拼裝特征分析如圖6所示
根據(jù)農(nóng)機(jī)零部件數(shù)控車床智能化拼裝特征，對(duì)車床數(shù)控加工系統(tǒng)采用實(shí)例推理和人工智能技術(shù)拼裝后，以農(nóng)機(jī)軸承零部件的加工為例，對(duì)其加工精度進(jìn)行了驗(yàn)證。加工零部件如圖7所示。
軸承零部件是各種農(nóng)機(jī)非常重要的零部件，其加工精度直接影響軸承的使用壽命，本次采用優(yōu)化前后的車床分別對(duì)軸承進(jìn)行了車削加工，以對(duì)比車床的性能。
將優(yōu)化前后車床對(duì)農(nóng)機(jī)加工軸承的效率進(jìn)行了對(duì)比，如表1所示。從表1中可以看出:采用優(yōu)化后的機(jī)床加工效率要明顯高于優(yōu)化之前的，說明采用實(shí)例推理和人工智能技術(shù)對(duì)車床進(jìn)行優(yōu)化對(duì)于提高車床效率的效果明顯。
將優(yōu)化前后車床對(duì)農(nóng)機(jī)加工軸承的精度進(jìn)行了對(duì)比，如表2所示。由表2可以看出:采用優(yōu)化后的機(jī)床加工精度要明顯高于優(yōu)化之前的，說明采用實(shí)例推理和人工智能技術(shù)對(duì)車床進(jìn)行優(yōu)化對(duì)于提高車床加工精度的效果明顯。
4結(jié)論
為了進(jìn)一步提高現(xiàn)代化農(nóng)機(jī)零部件加工的質(zhì)量和自動(dòng)化水平，將人工智能技術(shù)引入到了數(shù)控車床的模塊優(yōu)化過程中，并采用實(shí)例推理對(duì)車床的模塊進(jìn)行拼接，以提高數(shù)控車床的加工效率和質(zhì)量。為了驗(yàn)證方案的可行性，以農(nóng)機(jī)軸承的加工為例，對(duì)車床的加工效率和加工質(zhì)量進(jìn)行了驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果表明:采用人工智能技術(shù)對(duì)車床模塊進(jìn)行優(yōu)化之后，其加工質(zhì)量和加工效率都有了明顯的提高，從而驗(yàn)證了該方法的可靠性。
