基于 AI 大模型的智能数控系统工艺优化研究

1 引言

数控系统作为现代制造技术的核心组成部分，其性能优化成为提升制造质量和效率的关键。近年来，人工智能技术的迅猛发展为数控系统的工艺优化提供了新的思路和方法。通过引入人工智能大模型，可以实现对复杂工艺参数的精确优化，缩短加工时间，满足不同应用场景下的多样化需求。随着人工智能技术的不断进步，未来智能数控系统将在更多领域发挥重要作用，推动制造业向更高水平发展。

2 智能数控系统概述

智能数控系统是现代制造技术与人工智能技术深度融合的产物，该系统将指令域大数据、数字孪生、融合建模等技术与数控系统深度融合，使机床首次具备自我感知、自主学习和深度交互能力。系统能够通过集成的传感器网络实时收集加工过程中的各种数据，并利用这些数据进行实时分析和处理自动调整加工参数，以适应加工条件的变化，确保加工过程的稳定性和加工质量。此外，智能数控系统还能够通过学习和积累经验，不断优化自身的控制策略，提高加工效率和精度。

3 AI 大模型在数控系统中的优势

通过集成先进的 AI 算法，数控系统能够实现对加工过程的智能优化，节能和高精度加工的迫切需求。以下将从多个角度探讨 AI 大模型在数控系统中的优势。

1.AI 大模型能够实现对数控加工系统的多目标优化。在数控加工过程中，存在多个相互制约的目标。传统的优化方法往往难以同时兼顾这些目标，而 AI 大模型通过构建多目标优化模型，结合响应面法和人工蜂群算法等智能优化算法，能够有效地找到这些目标之间的最优平衡点。

2.AI 大模型能够显著提高数控加工的精度和质量。在数控加工中，材料特性和加工参数的微小变化都可能对最终的加工质量产生影响。AI大模型通过建立材料数据库和加工效果预测模型，能够根据实际加工条件动态调整切削参数，从而确保加工过程的稳定性和一致性。

3.AI 大模型能够促进数控加工系统的持续改进和创新。通过收集和分析大量的加工数据，AI 大模型能够加工过程中的潜在问题和改进空间，为工艺优化提供科学依据。

4 基于AI 大模型数控加工工艺优化方法

4.1 多目标优化模型

多目标优化方法因其能够同时考虑多个目标而被广泛应用于数控加工系统的工艺优化中。在实际应用中，多目标优化模型的建立和求解，不仅需要考虑目标函数的构建，还需要合理设置约束条件，确保优化结果的可行性，通过合理分配各目标的权重，实现综合性能的最优化。此外，通过引入智能算法，如神经网络和遗传算法，可以有效解决目标函数难以准确获取的问题，提高优化模型的准确性[1]。

4.2 动态调整机制

动态调整机制的核心在于通过实时监测加工过程中的各项参数，结合先进的算法模型，对加工策略进行适时调整，以确保加工质量和效率的最优化。在数控加工过程中，动态调整机制的应用主要体现在以下几个方面：

首先，加工参数的动态调整。在实际加工过程中，刀具磨损等因素的影响，进给速度和切削深度等需要根据实际情况进行适时调整[2]。通过建立基于响应面法和人工蜂群算法的多目标优化模型，可以实现对加工参数的智能化调整。

再次，控制系统参数的自适应调节。在数控机床的进给驱动系统中，动态性能的优化提高加工精度和效率至关重要。通过神经网络自适应电流与速度前馈控制设计，可以实现对控制系统参数的自适应调节 [3]。

最后，工艺数据库的动态更新。随着加工任务的多样化和技术的发展，工艺数据库的动态更新成为提高加工效率和质量的关键。通过不断地收集和分析实际加工数据，结合仿真优化工具，可以实现对工艺参数的持续优化。

5 结论与展望

5.1 研究结论

基于 AI 大模型的智能数控系统优化研究不仅在理论模型的建立和实验验证方面取得了显著成果，而且在实际应用中展示了强大的优化能力和广泛的适用性。通过引入先进的 AI 算法和模型，数控加工系统不仅提高了加工效率和精度，还有效降低了能耗和碳排放，为实现绿色高效制造提供了有力的技术支持。未来的研究将进一步探索更多复杂场景下的优化策略，以及如何将这些优化方法与实际生产环境更紧密地结合，以实现更广泛的工业应用。

5.2 未来研究方向

随着人工智能技术的不断进步，智能数控系统在工艺优化领域的应用前景广阔。未来的研究方向将集中在以下几个方面：

深度学习与强化学习的融合将为智能数控系统的工艺优化提供新的解决方案。深度学习能够从大量数据中提取特征，而强化学习则能够通过与环境的交互学习最优策略。结合这两者，可以构建出能够自适应调整加工参数的智能系统，不同加工要求的高效优化。

多模态数据融合技术的发展将为智能数控系统的工艺优化提供更全面的数据支持。通过多模态数据技术，可以更全面地理解加工过程，从而实现更精准的工艺优化。例如，结合视觉传感器和声学传感器的数据，可以更准确地判断刀具的磨损状态，及时调整加工参数，避免因刀具磨损导致的加工质量问题。

边缘计算与云计算的结合将为智能数控系统的实时优化提供技术支持。边缘计算可以在设备端进行快速的数据处理和决策，而云计算则可以提供强大的计算能力和数据存储能力。通过边缘计算与云计算的结合，可以实现对加工过程的实时监控和优化，提高系统的响应速度和处理能力。

参考文献

[1] 鄢威， 张华， 江志刚， 等. 面向节能高效需求的数控加工系统多目标优化模型 [J]. 中国机械工程 ， 2018， 29（21）： 55-64.

[2] 唐永忠， 卢健， 王宽田. 基于改进遗传算法的数控机床加工铣削参数优化方法 [J]. 机床与液压 ， 2024， 52（10）： 32-37.

[3] 黄华 ， 张树有 ， 何再兴 ， 等 . 基于切削动力学及其不确定特性的数控机床结构参数分析优化 [J]. 振动与冲击 ， 2016， 35（18）：87-95-132.

[作者简介 ] 冯敏（1989.04-），男，汉，云南省曲靖市，机电学院助教，主要研究方向为机械制造类。