机械工程智能化发展趋势探讨

引言

《“十四五”智能制造发展规划》明确将机械工程智能化作为制造业转型升级的核心方向，强调通过技术融合实现系统自主感知、智能决策与自适应执行。当前学界对机械工程智能化的研究多集中在单一技术应用，对其内涵本质、演进逻辑及未来路径的系统探讨尚显不足，导致行业实践中存在定位不清、路径不明的问题。本文拟从内涵与演进逻辑入手，分析关键技术支撑体系，探讨未来发展路径，旨在厘清机械工程智能化的核心特征，为企业实现智能化转型提供理论指导与实践参考。

一、机械工程智能化的内涵与演进逻辑

（一）机械工程智能化的核心内涵解析

机械工程智能化是机械系统全生命周期与智能化技术的深度融合，以实现系统对内部状态与外部环境的自主感知、智能决策及自适应执行。从技术协同维度看，其核心逻辑可概括为“感知 - 决策 - 执行”的闭环反馈机制：感知环节通过智能传感器、机器视觉、物联网等技术获取机械系统的运行参数与环境信息，形成数据基础；决策环节依托机器学习、规则推理等算法对感知数据进行分析，生成针对系统状态优化的指令；执行环节通过伺服系统、智能机器人、自适应机构等部件完成指令，同时将执行结果反馈至感知环节，实现闭环迭代。

（二）机械工程智能化的历史演进脉络

机械工程的智能化发展经历了“传统机械化 - 机电一体化 - 智能化”的递进历程，体现了技术驱动下系统功能的迭代升级。传统机械化阶段以机械传动与动力装置为核心，实现生产过程的机械化，替代人力劳动。机电一体化阶段随着电子技术、控制理论与计算机技术的发展，将机械系统与电子控制、自动检测技术结合，实现系统的自动控制，应用场景扩展至精密制造、自动化生产线，核心目标是提高生产精度与一致性。

二、机械工程智能化的关键技术支撑体系

（一）智能感知与数据采集技术

智能感知与数据采集技术是机械工程智能化的基础，通过高精度、实时性的数据获取，为后续决策与执行环节提供可靠输入{1}。智能传感器通过微型化、集成化设计，实现对机械部件温度、振动、应力等状态参数的高精度监测，其测量误差可控制在 0.1% 以内，为系统状态评估提供准确依据。机器视觉技术通过捕获生产场景中的视觉信息，实现零件缺陷识别、装配定位等环境感知任务，其处理速度可达每秒数百帧，确保系统对动态场景的及时响应。

（二）智能决策与优化控制技术

智能决策与优化控制技术是机械工程智能化的核心，通过数据驱动的算法模型，实现复杂工况下的自主决策与动态优化。其一，机器学习算法通过对机械系统历史运行数据的挖掘，建立状态 - 参数映射模型，能在工况变化时动态调整控制参数，使系统保持最佳运行状态；其二，深度学习算法擅长处理高维非线性数据，通过对传感器采集的振动、声音等信号进行特征提取，能在复杂工况下精准预测故障，提前24 小时发出预警，降低停机损失。

（三）智能执行与自适应调节技术

伺服系统通过集成编码器、力矩传感器和智能控制算法，实现对位置、速度、力矩的高精度闭环控制，在负载变化时，能在 10 毫秒内调整输出，保持运动的稳定性。智能机器人搭载力觉传感器、激光雷达等感知部件，结合路径规划算法，能在动态环境中实时调整运动轨迹，避免碰撞，提升作业安全性与效率。

三、机械工程智能化的未来发展路径

（一）产品智能化：从功能集成到场景适配

传统机械产品的智能化多以功能叠加为核心，将传感器、控制器等部件嵌入产品以实现简单数据采集与执行控制，但这种模式难以适配复杂场景下的动态需求。场景化智能的核心是围绕用户具体使用场景优化产品功能，通过定制化设计与全生命周期感知实现精准适配。定制化智能设计需以用户场景需求为导向，打破传统标准化设计模式，通过参数化建模与模块化配置实现产品功能的灵活调整。

（二）流程智能化：从单点优化到全链路协同智能

单点设备智能是机械制造流程智能化的初始阶段，通过机床、机器人等设备的局部智能升级实现单一环节效率提升，但各环节间信息孤岛问题突出，难以实现整体优化。全链路协同智能需打破环节壁垒，推动生产计划、加工、检测、物流等环节的智能联动 {2}。

（三）生态智能化：从企业个体到产业集群

企业内部智能是机械工程智能化的早期形态，通过优化企业内部研发、生产、销售等环节实现效率提升，但这种模式难以应对产业链协同需求。产业生态智能需推动智能化从企业内部向产业链上下游扩展，通过数据共享、协同设计、产能调度等模式实现集群化优化。其一，数据共享需打破企业间信息壁垒，通过标准化数据接口实现设计参数、生产状态、市场需求等数据的实时传递 {3}，例如汽车零部件企业与整车企业共享零部件尺寸、材质等数据，避免设计变更导致的生产返工；其二，协同设计需整合产业链上下游企业的设计资源，通过云平台实现并行设计。

结语

本研究揭示了机械工程智能化的核心内涵是“感知 - 决策 - 执行”闭环逻辑与“人 - 机 - 环境”协同，其演进历程体现了技术驱动下系统功能的迭代升级。关键技术支撑体系的分析明确了智能感知、决策控制、执行调节在智能化中的基础、核心与终端作用，未来发展路径的探讨为企业转型提供了具体方向。

参考文献

[1] 杨和 ， 李可 ， 辛旗 . 工程机械的智能化发展趋势研究 [J]. 城市建筑空间 ，2023，30（S1）：259-261.

[2] 张从升 . 机械工程技术的智能化发展趋势及学科交融分析 [J]. 内燃机与配件 ，2021，（24）：167-169

[3] 周启冲. 浅析机械工程的智能化发展趋势[C]// 海南省机械工程学会，海南省地球物理学会 ， 海南省机械工业质量管理协会 .2020 年海南科技学术论坛论文集 . 海南省三亚高级技工学校 ;，2020：167-170..