智能制造技术视域下智能机械制造工艺研究

1 引言

智能制造技术（IMT）作为现代工业发展的核心驱动力，正深刻变革传统机械制造工艺[1]。研究背景方面，随着工业4.0（Industry 4.0）概念的提出，智能制造技术在提升生产效率、优化资源配置、增强产品品质等方面展现出显著优势[2]。然而，当前智能机械制造工艺（IMMP）在实际应用中仍面临诸多挑战，如工艺参数优化、数据集成与处理、粒子群算法（ PSO ）的精准度等问题[3]。研究目的在于系统探讨智粒子群算法在机械制造工艺中的深度融合机制，揭示其内在的技术瓶颈与创新路径[4]。其意义不仅在于提升机械制造行业的智能化水平，更在于为我国制造业转型升级提供理论支撑和实践指导[5]。

2 智能制造技术研究

2.1 智能制造技术的定义与发展

智能制造技术（IMT）是指通过集成先进的信息技术（IT）、自动化技术（AT）和人工智能（ArtificialIntelligence， AI）等手段，实现制造过程的智能化、柔性化和高效化的一种新型制造模式[6]。其核心在于通过数据驱动（Data-driven）和粒子群算法（PSO ）相结合的方式，提升制造系统自适应能力和决策智能化水平[7]。

2.2 智能制造技术模型构建

在智能制造技术视域下，智能机械制造工艺的研究主要集中在如何通过粒子群算法技术提高制造过程的效率与质量。粒子群算法是智能制造系统的核心之 它通过收 中的实时数据，运用数学模型和算法进行分析和处理，以实现对制造过程的优化和调整。在数学模型 常常采用如下的粒子群算法优化模型来描述智能决策问题：

粒子群算法（ PSO ）是一种基于群体智能的高效优化算法，通过模拟鸟群或鱼群的社会行为，实现了对复杂优化问题的求解。同时粒子群算法模拟了自然界中鸟群或鱼群觅食的行为。在算法中，每个潜在的解都被视为一个粒子，这些粒子在搜索空间中移动，寻找最优解。通过 D 维搜索空间中随机生成i 个粒子，每个粒子具有位置向量 ⋅χ_i=（χ_i1，χ_i2，...，χ_ib） 和速度向量 p_i=（p_i，p_i2p_io） 。初始化个体最优位置gbesti ，全局最优位置gbesti 为初始群体中最优解。在此基础上，PSO 通过模拟群体协作行为，在简单规则下实现高效搜索。其优势在于平衡了探索（全局搜索）与开发（局部优化），但需针对具体问题调整参数和拓扑结构。随着与深度学习、强化学习的结合， PSO 在动态优化、大规模问题中展现出更大潜力。基本的粒子群算法实现过程如下：

综上所述，基于粒子群算法的鲁棒回声状态网络预测进给系统智能制造模型是一种高效、鲁棒且灵活的预测方法。通过结合二者优势，该模型能够准确地预测进给系统的智能制造数据运算步骤描述为

第一步：首先是归一化处理主要是对消除量纲差异，加速收敛，避免数值不稳定。将输入和输出线性映射至[-1，1]，模型描述为

第二步：将预处理后的输入变量和输出变量作为鲁棒极端学习机的输入和输出，通过岭回归或迭代重加权最小二乘法求解输入变量和目标输出之间的映射关系，然后通过鲁棒性机制抑制异常值影响，模型描述为β=（F^TF+λI）^-1F^TY 。其中，其中 F 为隐藏层输出矩阵，为正则化系数。

第三步：基于第二步的目标函数与约束设计，然后利用鲁棒极端学习机预测模型进行可结合预测误差与模型复杂度，并确定可添加权值稀疏性约束或约束条件。

第四步：在已确定的约束条件下，采用粒子群算法对待优化权值参数进行优化

第五步：重复执行第三步和第四步，在优化算法（如遗传算法、粒子群优化、梯度下降等）中，终止条件的设定是平衡计算效率与解的质量的关键环节。当连续两次迭代中适应值（目标函数值）之差的绝对值小于预设阈值时，认为算法已收敛，终止迭代。

第六步：在优化算法（如粒子群优化，PSO）中，将具有最佳适应值的粒子位置作为最终参数（如储备池加权权值）。

表1-1 粒子群优化前后预测结果（单位： μm/ms）

智能控制技术则通常基于控制理论，如 PID 控制、模糊控制、自适应控制等，通过实时调整制造过程中的各种参数，以实现对制造过程的精确控制。例如，在机械加工过程中，通过实时监控刀具的磨损情况，智能控制系统可以自动调整切削参数，以保证加工质量和效率。

综上所述，通过粒子群算法技术的应用，智能制造系统能够在复杂多变的制造环境中，实现制造过程的智能化、自动化和高效化，从而提高产品质量和生产效率，降低生产成本，提升企业的竞争力。

智能执行与反馈作为智能制造技术的核心要素之一，其功能和技术实现显著提升了机械制造工艺的智能化水平。智能执行系统（Intelligent xecution ystem， ES）通过集成传感器（Sensor）、执行器（Actuator）和控制器（Controller），实现了对制造过程的实时监控和动态调整。相较于传统执行系统，IES 不仅具备更高的自动化程度，还能通过数据分析和机器学习（Machine Learning， ML）算法，预测设备状态，优化工艺参数，从而提升生产效率和产品质量。

智能机械制造工艺（IMMP）是指在智能制造技术（IMT）的驱动下，通过集成传感器技术（ST）、物联网（IoT）、大数据分析（BDA）等先进技术手段，实现对机械制造过程的智能化控制和优化的一种新型制造工艺。其核心特点在于高度的自动化（Automation）、信息化（Informatization）和智能化（Intelligence），显著区别于传统机械制造工艺（TMMP）的单一性和低效性。

数控加工技术（CNC）作为智能机械制造工艺的核心技术之一，其原理在于通过计算机程序控制机床的运动和加工过程，实现对工件的高精度、高效率加工。CNC 系统主要由程序输入设备、数控装置、伺服驱动装置和机床本体组成，通过编程语言（如G 代码、M 代码）精确描述加工路径和工艺参数。在设备方面，现代CNC 机床集成了传感器、执行器和高级控制系统，能够实时监测和调整加工状态，确保加工过程的稳定性和一致性。例如，高性能的数控铣床配备了自适应控制系统，能够在加工过程中自动调整切削参数，以优化加工效率和表面质量。

3 结语

本项目系统探讨了智能制造技术在机械制造工艺中的深度融合机制，揭示了其内在的技术瓶颈与创新路径。通过对智能制造技术发展脉络的梳理，明确了智能机械制造工艺的应用现状和未来发展趋势。本项目构建了智能制造技术与机械制造工艺的耦合关系理论框架数学模型，运用机器学习和大数据分析等高级研究方法，深入剖析了智能机械制造工艺的关键技术，如智能感知与数据采集、粒子群算法、智能执行与反馈等。通过具体案例分析，验证了理论框架的可行性和实用性，提出了未来智能制造技术的发展趋势和建议。

参考文献：

[1]郭守超.现代机械制造工艺技术研究[J].造纸装备及材料，2021，50（09）：99-100.

[2]王振洲.制造业智能化背景下的机械制造工艺基础课程改革探讨[A].2023 年高等教育科研论坛桂林分论坛本项目集[C].百色学院马克思主义学院：2023：326-327.

[3]严培培.智能机器人数控技术在机械制造中的应用研究[J].大众标准化，2022，（10）：184-18

[4]尹金楷.智能时代机械制造技术的创新问题研究[J].内燃机与配件，2021，（02）：169-170.

[5]王皓.基于创新转变视角下的智能机械制造和加工模式研究[J].内燃机与配件，2022，（19）：100-102

[6]关睿，陈强，杨海峰.智能制造视域下技术技能人才发展定位及培养策略[J].哈尔滨职业技术学院学报，2023，（02）：85-88.

[7]韩文杰.机械制造智能化技术与机电一体化的融合研究[J].机电产品开发与创新，2023，36（04）：93-95.

作者介绍：雷静（1988-），工程师，主要研究方向为机械制造及自动化