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智能制造技术基础

这是一个关于智能制造技术基础的思维导图，包含智能制造技术概述、智能设计技术、智能加工技术、加工过程的智能监测与控制等。

编辑于2024-01-02 14:41:59

技术
智能制造

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智能制造技术基础

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大纲

智能制造技术基础

第1章智能制造技术概述

1.1 智能制造技术的发展内涵和特征

1.1.1智能制造概念的产生、兴起和发展

产生：客户需求变化，全球市场竞争和社会可持续发展的需求，使得制造环境发生了根本性转变

兴起：云智造网络众包异地协同设计大规模个性化定制精确供应链电子商务等网络协同制造模式正在重塑。产业价值链体系

发展：1:美国 2.德国 3.英国 4.日本 5.中国

1.1.2智能制造的概念内涵和特征

1.智能制造的概念

起源于20世纪80年代智能制造是伴随信息技术的不断普及而逐步发展起来的

1988年美国纽约大学怀特教授。指出智能制造的目的是通过集成知识工程、制造软件系统、机器人视觉和机器控制对制造技术的技能和专家支持进行建模，以使智能机器人在没有人工干预的情况下进行小批量生产

2.智能制造的内涵和特征

具有信息深度自感知、智慧优化自决策、精准控制自执行等功能的先进制造过程、系统与模式的总称

特征是将智能活动融合到生产制造全过程，通过人与机器协同工作，逐渐增大、拓展和部分代替人类在制造过程中的脑力劳动，已由最初的制造自动化扩展到生产的柔性化、智能化和高度集成化

智能制造包括智能制造技术与智能制造系统两大关键组成要素和智能设计、智能生产、智能产品、智能管理与服务4大环节

智能制造的内容包括：制造装备的智能化，设计过程的智能化，加工工艺的优化，管理的信息化和服务的敏捷化、远程化

3.传统智能制造

制造智能主要表现在现在智能调度、智能设计、智能加工、智能操作、智能控制、智能工艺规划、智能测量和诊断等多方面

4.新一代智能制造模式

5.智能制造的特点

第一，生产过程高度智能

第二，资源的智能优化配置

第三，产品高度智能化、个性化

1.2 智能制造模式和技术体系

1.2.1智能制造模式

1.社会化企业

特点

1）开放协作

2）平等共享

3）社会化创新

2.云制造

特点

①云制造以云计算技术为核心，将“软件即服务”理念拓展至“制造即服务”，实质上就是一种面向服务的制造新模式

②云制造以用户为中心，以知识为支撑，借助虚拟化和服务化技术，形成一个统一的制造云服务池，对制造云服务进行统一、集中的智能化管理和经营，并按需分配制造资源及能力

③云制造提供一个产品的研发、设计、生产、服务等全生命周期的协同制造、管理与创新平台，引发了制造模式变革，进而转变的产业发展方式

3.工业4.0下的智能制造——信息物理系统

4.泛在制造

泛在计算又称普适计算、环境智能等，强调计算资源普存与环境中，并与环境融为一体，人和物理世界更依赖“自然”的交互方式

5.制造物联

6.基于大数据的预测制造及主动制造

1.2.2智能制造技术体系

1.智能制造体系

核心在于实现机器智能和人类智能的协同，实现生产过程中自感知、自适应、自诊断、自决策、自修复等功能

智能制造的核心是智能工厂建设，实现单机智能设备互联，不同设备的单机和设备互联形成生产线，不同的智能生产线组合成智能车间，不同的智能车间组成智能工厂

包括设备层、控制层、车间层、企业层和协同层

2.智能制造系统框图

（1）资源及能力层

①硬制造资源

②软制造资源

（2）泛在网络层

1）物理网络层

2）虚拟网络城

3）业务安排层

4）智能感知及接入层

（3）服务平台层

1）虚拟智能资源及能力层

2）核心智能支持功能层

3）智能用户界面层

（4）智能云服务应用层

（5）安全管理和标准规范

1）最底层是支撑智能制造，亟代解决的通用标准与技术

2）第二个层次是智能制造装备

3）第三个层次是智能工厂、车间

4）第四个层次实现制造新模式

5）第五个层次是上述层次技术内容在典型离散制造业和流程工业的实现与应用

3.智能制造设计的主要技术

（1）通用技术

（2）智能制造平台技术

（3）泛在网络技术

（4）产品生命周期智能制造技术

（5）支撑技术

1.2.3智能制造关键技术

1智能制造装备及其监测技术

2.工业大数据

3.数字制造技术及柔性制造、虚拟仿真技术

4.传感器技术

5.人工智能技术

6.频射识别和实时定位技术

7.信息物理系统

8.网络安全系统

9.物联网及应用技术

10.系统协同技术

1.3 智能制造技术的应用及发展趋势？

1.智能产品 SP

2.智能服务 SS

3.智能装备 SE

4.智能产线 SPO

5.智能车间 SW

6.智能工厂 SF

7.智能研发 R&D

8.智能管理 SM

9.智能物流与供应链Smart Longistics and SCM

10.智能决策 SDM

第2章智能设计技术

2.1 概述

2.1.1智能设计的生产与发展

2.1.2智能设计的特点

1）以设计方法学为指导

2）以人工智能技术为实现手段

3）以传统CAD技术为数字计算和图形处理工具

4）面向集成智能化

5）提供强大的人机交互功能

2.2设计方案的智能映射与决策

2.2.1智能映射

计算机世界是一个由人和计算机构成的有机智能系统

应当具有新的技术、生产组织和管理方式

既要把现实世界作为一个服务对象，解决现实世界中存在的问题，以改造现实世界，又要把现实世界作为自己发展的基础和源泉

2.2.2智能决策

2.2.3关于设计决策的分析说明

类型

①设计过程决策

②技术方案决策

③可接受性决策

2.2.4产品设计综合评价的概念

2.2.5产品设计综合评价的特点

特点

时域性

适时性

渐进性

模糊性及不确定性

综合性、多目标性

2.2.6层次分析法

步骤

明确问题，建立递阶层次结构

构造判断矩阵

层次单排序

判断矩阵的一致性检验

层次总排序及总体一致性检验

2.2.7抽象层次模型

2.3智能设计系统

智能设计技术研究重点

重点

智能设计方案

知识获取和处理技术

面向CAD的设计理论

面向制造的设计

关键技术

设计过程的再认识

设计知识表示

多专家系统协同技术

再设计与自学习机制

多种推理机制的综合应用

智能化人机接口

智能设计的分类

原理方案智能设计

协同求解

知识获取、表达和专家系统技术

基于实例的推理（CBR）41页

专家系统42页

2.4智能CAD系统及设计方法

常规设计

联想设计

进化设计

第3章智能加工技术

3.1概述

智能加工技术（主要智能切削技术）是智能制造技术的核心

原料加工形式：增材制造、等材制造、减材制造（制造零件和产品的主要方法）P46 PART1

智能加工技术过程的应用P46-47

3.2智能加工工艺

智能切削技术的内涵与流程

智能切削加工是基于切削理论建模及数字化制造技术，对切削过程进行预测及优化。

涉及的因素:P47 3-1

智能切削加工的流程P48

整体工艺规划

基于仿真的切削过程预测及优化

加工过程在线监测与优化控制

质量检测与判断

智能加工中的数据处理

智能切削加工过程中的基础关键技术

基于试验或仿真的切削过程预测与优化技术：正交试验设计（P49）

智能加工工艺规划

计算机辅助工艺过程设计的含义及发展P61

传统capp系统存在的问题P62

CAPP系统的发展趋势：P62-63

智能capp概述P63-65

智能capp系统的组成

①输入输出接口

②知识库（零件信息库、工艺规则库、资源库和知识库管理系统）

③推理机

④知识获取

一个完整的智能capp系统由计算机系统环境、应用系统、零件和信息等基本要素组成

数据挖掘

数据挖掘的体系结构

第1层：数据源（数据库、数据仓库）

第2层：数据挖掘器

第3层：用户界面

加工过程检验技术优化决策与控制技术智能刀具（系统）技术

智能机床：智能化是数控机床的发展趋势特点：实现智能感知、智能决策、智能执行智能机床的“大脑”是数控系统

智能加工技术在切削过程中的应用

基于切削仿真的预测与优化

加工过程中状态监测与识别

刀具磨损的监测与识别

切削温度的监测技术

工件表面质量监测

加工过程中的智能控制

加工过程中的振动控制

加工过程中切削力的控制

3.3制造加工过程的智能预测

智能预测系统

产生的历史必然性P83-84

智能预测系统的发展趋势P84

智能预测的基础原理P84-85

现代预测理论是建立在定量分析为基本内容的现代科学管理条件下

五要素P85 3-22

基于加工误差传递网络的工序质量智能预测

4个环节：质量控制，质量预测，质量诊断，质量调整

实现过程质量预测控制的核心是构建高效精确的预测模型

基于磨削的智能预测系统

磨削智能预测系统的结构

表面粗糙度预测：工件的表面粗糙度是衡量工件质量的一个非常重要的指标

基于人工神经网络的切削形态预测

人工神经网络是人工智能领域中的一个重要分支借鉴人脑的结构和特点

机械加工过程中的切削态是影响被加工零件精度和表面质量的重要因素

3.4智能制造数据库及其建模

数据库基础知识

数据库是具有良好组织结构的、独立性高、共享性好及冗余小的数据集合，数据库系统一般由数据库、数据库管理系统（DBMS）、应用程序系统、数据库管理员（DBA）和用户构成。数据库系统的体系结构具有多种不同层次或不同角度，最常见的是三级模式体系结构和两级映射

一个数据库可以有多种模式，一个应用程序只能使用一个外模式

在数据库系统的33级模式中，模式是数据库的中心与关键内模式依赖于外模式，独立于外模式和储存设备外模式。面向具体应用独立于内模式和储存设备应用程序依赖于外模式，独立于模式和内模式

数据模型分为两大类，概念数据模型即实体联系模型、基础数据模型即结构数据模型

概念模型与E-R图

E-R图由实体、属性和联系三要素构成属性用椭圆框表示联系用菱形框表示

基数分为1对1（1:1）一对多（1:N）和多对多（N:N）三种关系

概念模型向逻辑模型的转型规则及其实例

一个1:1联系转换

一个1:N联系转换

一个M:N联系转换

三个或者三个以上的实体间的一个多元联系

具有相同码的关系可以合并

3.5智能制造专家系统设计及实例

第4章加工过程的智能监测与控制

4.1概述

加工过程的智能监测与控制的目的

为了保障自动化加工设备的安全和加工质量，迫切需要解决加工过程的监控问题

智能监测与控制的内容

加工过程仿真与优化

过程监控与误差补偿

通信等其他辅助智能

加工过程的智能监测与控制发展趋势

4.2加工过程的无损检测技术

加工过程中常用的无损检测技术

典型无损检测方法：涡流检测，超声检测，射线检测，激光检测，渗透检测，磁粉检测

检测技术的特点122-123

机械视觉

机械视觉的定义用途及其系统构成

机械视觉也称为计算机视觉是一种以机器视觉代替人眼的视觉功能

机械视觉系统的构成123

分类

光源

光学镜头

摄像机ccd

图像采集卡

图像信号处理

执行机构

机器视觉测量原理P125-126

机器视觉技术的应用举例

刀具磨损检测系统总体架构及检测原理

监测系统总体架构

图像处理过程

基于计算智能的刀具磨损检测

基于机器视觉的表面缺陷研究现状视觉软件系统和研究

表面缺陷检测图像处理和分析算法

机械零件内部缺陷的红外无损检测技术

红外热成像技术简介红外检测技术根据是否需要外部激励可分为有源（主动）检测、无源（被动）检测

电磁激励红外无损检测技术基本原理

列阵涡流检测技术及其应用

阵列涡流技术原理：以磁感应为基础

阵列涡流技术的特点

阵列涡流技术在实际的应用，焊缝检测，金属板检测，管、棒、条形金属材料的检测

加工过程刀具振动检测

铣削振动信号检测方法

测振传感器的选择

铣削振动信号的采集系统构建

铣削振动信号预处理方法

铣削振动信号时/频域特征分析

振动信号的特征量常用方法

4.3加工过程的智能诊断

问题

故障机理的研究

信号提取与多信息融合

信息分析与特征提取

智能诊断与混合诊断

4.4机床加工精度的控制

加工过程机床热性能的设计与控制

机床热态特性数值模拟法研究：有限元差分法、有限体积法、有限单元法

数控机床空间定位精度控制方法

几何误差的检测与辨识：平动轴几何误差的检测与辨识、转动轴几何误差的检测与辨识、动态误差的检测方法

第5章智能制造系统

5.1智能制造系统的定义及特征

产生的背景P162

智能制造系统的定义P162

智能制造系统由智能制造模式、智能生产、智能产品组成

智能制造系统的特征:自组织能力，自律能力，自学习和自维护能力整个制造环境的智能集成

智能制造系统研究的支撑技术：人体智能技术、并行工程、虚拟制造技术、信息网络技术、人机一体化、自组织与超柔性

智能制造系统涉及的研究热点

5.2智能制造系统体系架构

IMS的总体架构：智能制造系统架构主要从生命周期、系统层级和智能功能三个维度进行

协同层、管理层、制造执行层，网络层，感知层，现场设备层六个层次

ERP系统 P167

IMS涉及的若干关键技术

无线频射技术

智能机床

智能机器人

常用的网络通信协议

数字化制造车间组网事例

5.3智能制造系统调度控制

智能制造系统调度控制是一个基于状态反馈的制动控制系统

流水排序调度算法

基于分配率的作业车间调度优化上

5.4智能制造系统供应链管理

制造业供应链管理概念：供应链主要包括：供应链的参与者、供应链的活动、供应链的4种流（物料流，信息流，资金流，商流）

智能供应链管

供应链管理系统中最重要、应用最困难，成功率最低的是供应链计划与控制及协同商务

供应链计划与控制

是供应链管理系统的核心，也是智能制造系统中智能经营分支的核心

协同商务

特点：动态性，组织结构优化、分散性，协同性，竞争性、知识性

多智能体在供应链中的应用

5.5智能管理与服务

智能服务系统

在线智能服务系统的总体架构从上往下分为设备层、网络层、企业信息系统层、云服务平台层及应用层

智能管理系统

智能管理是现代管理科学技术发展的新动向

物料管理系统的功能描述

物料管理系统的数据库分析与设计

智能物料的硬件架构设计

智能物料系统的软件架构设计