机电一体化技术在智能制造中的应用研究

摘要： 在当今制造业转型升级的浪潮中，智能制造成为核心发展方向，而机电一体化技术作为智能制造的关键支撑，正发挥着日益重要的作用。本文深入剖析机电一体化技术的内涵与构成，涵盖机械技术、电子技术、信息技术、自动控制技术等多方面融合；详细阐述其在智能制造的设计、生产、检测、运维等关键环节的应用策略；同时，直面应用中的技术集成难题、人才短缺困境、标准规范不完善等挑战，提出针对性解决策略，旨在为机电工程领域从业者提供深度技术指引，助力构建高效、智能、精准的智能制造体系，推动制造业迈向高质量发展新阶段。

一、引言

随着科技的飞速发展，传统制造业面临着提升生产效率、优化产品质量、快速响应市场需求等多重压力，智能制造应运而生，为制造业突破困境指明方向。机电一体化技术凭借其将机械、电子、信息等多学科技术有机融合的特性，打破了传统机电设备的功能局限，使制造过程具备更高智能化水平，对实现智能制造目标、提升制造业核心竞争力意义深远，是当下机电工程领域研究与实践的重点。

二、机电一体化技术内涵与构成剖析

（一）机械技术

作为机电一体化的基础，机械技术为设备提供坚实物理架构。通过采用新型材料，如高强度轻质合金、碳纤维复合材料，优化机械结构设计，提升设备刚性、减轻重量，满足智能制造对设备高精度、高速度运行的要求，为其他技术集成奠定基础。

（二）电子技术

电子技术赋予机电设备感知与控制能力。各类传感器，如压力传感器、位移传感器、视觉传感器，实时采集设备运行状态、产品加工参数等信息；微处理器、可编程逻辑控制器（PLC）依据传感器反馈，精准控制电机、电磁阀等执行元件动作，实现设备自动化运行，宛如给设备装上 “大脑” 与 “神经”。

（三）信息技术

信息技术是机电一体化迈向智能化的关键纽带。借助计算机辅助设计（CAD）、计算机辅助制造（CAM）、产品数据管理（PDM）等软件系统，实现产品数字化设计、虚拟制造与协同开发；工业互联网、物联网技术搭建设备互联互通网络，使制造信息实时共享、远程监控成为可能，打破信息孤岛，加速智能制造进程。

（四）自动控制技术

自动控制技术确保机电设备稳定、精准运行。运用经典控制理论与现代控制方法，如 PID 控制、模糊控制、自适应控制，针对不同工况自动调整设备运行参数；通过建立数学模型，模拟预测设备行为，提前优化控制策略，降低加工误差，提高生产一致性。

三、机电一体化技术在智能制造关键环节应用详述

（一）产品设计环节

1.虚拟样机技术

利用 CAD、CAE（计算机辅助工程）软件构建产品虚拟样机，模拟产品在不同工况下力学性能、运动特性，提前发现设计缺陷。如汽车发动机设计，通过虚拟样机模拟高速运转振动、散热情况，优化结构设计，减少物理样机制作次数，缩短研发周期约 30%。

2.模块化设计

基于机电一体化技术模块化理念，将产品拆分为功能独立模块，各模块可并行设计、制造与测试。电子产品制造中，将主板、显示屏、电池等设计成模块，根据市场需求快速组合配置，提高产品定制化能力，满足多样化市场需求。

（二）生产制造环节

1.工业机器人应用

工业机器人集成机械、电子、控制技术，具备高精度、高速度、高重复性作业能力。在汽车装配线上，机器人精准完成焊接、涂装、装配任务，替代人工繁重、危险作业，生产效率提高 50% 以上，产品质量稳定性大幅提升。

2.智能数控加工

智能数控系统融合自动控制与信息技术，实时感知刀具磨损、切削力变化，自动调整切削参数；通过与 CAD/CAM 软件无缝对接，实现加工程序自动生成、在线传输，减少人为干预，加工精度可达微米级，废品率降低 20%。

（三）质量检测环节

1.自动化检测设备

采用机器视觉、激光测量等机电一体化检测设备，对产品外观、尺寸、性能进行高速、精准检测。如手机屏幕生产，机器视觉系统每秒可检测上百个屏幕缺陷，检测精度达 0.1 毫米，杜绝不良品流出，保障产品质量。

2.质量追溯系统

依托物联网、数据库技术建立质量追溯体系，为产品赋予唯一识别码，记录生产全过程信息，包括原材料来源、加工工艺参数、检测结果等。一旦产品出现质量问题，可快速追溯根源，精准定位责任环节，便于及时整改，提升质量管理效率。

（四）设备运维环节

1.远程监控与故障诊断

通过在机电设备上安装传感器、通信模块，利用工业互联网实现远程实时监控设备运行状态，如温度、振动、能耗。结合大数据分析、人工智能算法，提前预测设备故障，故障诊断准确率达 80% 以上，及时安排维护，减少停机时间约 30%。

2.智能维护决策

基于设备运行数据与故障预测结果，运用智能决策系统制定个性化维护计划，合理安排维护时间、资源。如风力发电机运维，根据叶片磨损、发电机温度趋势，选择在低风速时段停机维护，降低发电损失，延长设备使用寿命。

四、机电一体化技术在智能制造应用面临的挑战与应对策略

（一）面临挑战

1.技术集成难题

机电一体化涉及多学科技术交叉融合，不同厂家设备、软件接口兼容性差，系统集成难度大。如工业机器人与数控加工中心联动，常因通信协议不一致，出现数据传输中断、控制指令错误问题，影响智能制造系统整体运行效率。

2.人才短缺困境

智能制造对从业人员知识结构提出全新要求，需兼具机械、电子、信息、控制多学科知识。当前复合型人才匮乏，高校相关专业培养滞后，企业内部培训体系不完善，导致人才供需失衡，制约技术深入应用。

3.标准规范不完善

智能制造发展迅速，机电一体化技术在各行业应用场景多样，现有标准规范难以涵盖全部技术细节与应用模式。企业在技术选型、系统设计、验收评估时缺乏统一依据，阻碍行业协同发展。

（二）应对策略

1.加强技术协同与接口标准化

鼓励科研机构、企业联合攻关技术集成难题，建立产业联盟制定统一接口标准、通信协议，促进设备互联互通；推广开放式系统架构，提升系统兼容性。

2.复合型人才培养与引进

高校优化专业设置，打造跨学科智能制造专业课程体系，增加实践教学比重；企业加强与高校、培训机构合作，开展定向人才培养、在职员工继续教育项目；同时，通过优厚政策吸引海外高端人才，充实复合型人才队伍，满足智能制造人才需求。

3.加快标准制定与完善

行业协会、政府主管部门牵头，联合企业、科研机构，加快制定涵盖机电一体化设计、制造、运维全流程智能制造标准规范。分类制定行业标准，定期修订更新，为企业提供技术指引与验收依据，推动智能制造规范化发展。

六、结论

机电一体化技术在智能制造中的应用是制造业转型升级的必由之路。攻克技术集成、人才、标准难题，深度挖掘技术潜力，有望构建智能高效、精准可靠的智能制造生态，为制造业高质量发展注入磅礴动力，开启智能制造新篇章。

参考文献

[1] 张彩斌. 机电一体化技术在智能制造中的应用研究[C]//新技术与新方法学术研讨会论文集. 2024：1-4.

[2] 陈利，胡茂凌. 机电一体化技术在智能制造中的应用研究与分析[J]. 机电产品开发与创新，2022，35（5）：178-180. DOI：10.3969/j.issn.1002-6673.2022.05.053.

[3] 吴兴，王艳茹. 机电一体化技术在智能制造中的应用研究 智能制造[J]. 电脑校园，2024（25）：94-96.