机电一体化与机械制造智能化技术融合

摘要；在制造业智能化转型的时代背景下，机电一体化与机械制造智能化技术的融合成为推动产业升级的核心驱动力。本文系统阐述了机电一体化与机械制造智能化技术的内涵与特征，深入分析两者融合的理论基础与现实必要性。研究提出硬件系统智能化升级、软件系统协同优化及数据驱动融合机制三大关键路径，并针对融合过程中面临的技术壁垒、人才短缺及标准缺失等挑战，提出加强技术研发、完善人才培养体系与健全标准规范等应对策略。研究表明，技术融合可显著提升生产效率、优化产品质量，为机械制造业向智能化、数字化转型提供重要支撑。

关键词；机电一体化；机械制造智能化；技术融合

引言

随着工业4.0与中国制造2025战略的推进，全球制造业正经历从传统生产模式向智能化制造的深刻变革。机电一体化技术通过集成机械、电子、信息技术，实现设备自动化与功能复合化；机械制造智能化技术则依托人工智能、物联网等新兴技术，推动生产过程的自主决策与精准控制。两者的深度融合不仅是解决传统制造业效率低、能耗高、柔性不足等问题的关键，更是实现制造业高质量发展的必然选择。

一、机电一体化与机械制造智能化技术概述

1.1 机电一体化技术内涵与特点

机电一体化技术是机械技术、微电子技术、信息技术、自动控制技术等多学科交叉融合形成的综合性技术。它以机械系统为基础，通过微电子技术实现对机械系统的精确控制和功能拓展，借助信息技术实现信息的采集、处理和传输，最终实现设备的自动化运行和智能化管理。该技术具有显著特点：一是集成性，将机械、电子、信息等多个功能模块有机整合，形成高效协同的系统；二是自动化，通过传感器、控制器等元件实现对生产过程的自动监测和控制，减少人工干预；三是柔性化，能够根据不同的生产需求快速调整设备功能和运行参数；四是智能化，通过嵌入智能算法和控制程序，使设备具备一定的自主决策能力。

1.2 机械制造智能化技术内涵与发展趋势

机械制造智能化技术是利用人工智能、物联网、大数据、云计算等新一代信息技术手段将机械制造与生产工艺相结合而实现生产智能化与控制的机械制造技术。机械制造智能化技术主要包括智能采集及诊断、智能生产与控制、智能辅助决策三个层次的技术，其核心是在制造过程中对生产数据进行实时采集、分析与处理，通过实现设备智能诊断、工艺智能优化和生产智能决策实现机械制造过程智能化、控制自动化。当前，机械制造智能化技术的发展主要体现在以下几个方面：机械制造的设备端向高精度、高可靠性、自适应控制方向发展；机械制造生产管理端向数字化、网络化、智能化方向发展；机械制造服务模式端向全生命周期服务化方向发展。随着工业互联网应用越来越广泛，设备互联、数据互通成为一种趋势，对制造业来说，意味着制造业将向智能化、柔性化以及服务化方向转型。

1.3 两者融合的理论基础与必要性

第一，理论层面的融合需要基于控制理论、信息处理技术、人工智能算法等技术原理实现对机电一体化技术和智能控制的深度融合，并结合智能算法的应用实现对设备的自我感知、分析以及决策，以此提升机电一体化控制系统的自主能力，进而实现机电一体化控制系统的智能化提升。第二，实践层面的融合有需求必要性。传统制造业由于受到劳动力成本提升、市场需求差异化等问题限制，迫切需要通过技术升级推动自身的发展，在技术上受到智能化技术的影响，机电一体化技术和智能控制的融合具有显著的积极效应，可以通过这种技术融合方式实现生产效率的提高和能耗的降低，推动制造业发展的进步。

二、机电一体化与机械制造智能化技术融合的关键路径

2.1 硬件系统的智能化升级

硬件系统的智能配置是技术融合的前提。在传感器中应用精度高、稳定性好的智能传感器，实时采集设备的状态、工艺指标等数据，在执行器中推广应用智能执行器、工业机器人。智能执行器实现位置闭环控制和速度闭环控制，具备驱动、控制、反馈功能；工业机器人集视觉传感识别、触觉、力觉检测于一体，实现复杂环境下自主作业能力。对现有设备进行智能化改造，安装智能控制装置，使其具备网联和数据交换功能。

2.2 软件系统的协同优化

做好软件系统的集成优化。应研发智能控制程序，把人工智能算法引入设备控制中，利用机器学习算法对生产数据进行分析，自动调整加工参数，提高加工精度和效率；应建立工业互联网平台，实现设备、系统和人员的互联互通。工业互联网平台可整合生产过程中所有的生产数据，通过大数据分析实现生产过程中的智能调度和优化，利用云计算技术实现数据的存储、分析和共享，为企业决策提供服务；开发配套的管理软件，实现生产计划、质量控制、设备维护等环节的智能化管理。

2.3 数据驱动的融合机制

数据驱动，打造数据标准及接口规范，实现不同系统、不同设备间的数据接口规范。通过采集以及分析平台实现生产设备或不同系统生产过程中所产生各种数据的实时获取与分析，并通过分析结果发现生产过程存在的异常问题，进而对生产工艺的优化，生产设备的改造提供支持。通过数字孪生技术建立生产过程的虚拟模型，实现生产过程的实时映射和仿真计算。

三、机电一体化与机械制造智能化技术融合的挑战与对策

3.1 主要挑战

技术融合方面，一是技术挑战，高端、核心关键技术依赖进口，自主研发能力欠缺；不同类型设备及不同管理系统间的数据交换标准各异，信息难以实现兼容共享。二是人才挑战，擅长于机电一体化但缺乏智能化技术、擅长于智能化但缺乏机电一体化的复合型技术人才匮乏，影响技术的推广应用；三是管理挑战，由于数字化转型的成本较高，相当一部分中小企业缺乏资金和软硬件技术支撑；传统管理与智能化生产不匹配，企业需要对管理流程进行重塑；四是标准挑战，没有统一的技术标准和规范，导致兼容性差和可操作性差。

3.2 应对策略

在技术研发上，加大技术研发的投入，积极引导产学研的结合，突破技术发展的瓶颈；制定标准的数据和接口规范，实现设备和系统的联通；在人才培养方面，高校加强与本专业的建设，培养一批既懂硬件又懂软件的人才队伍；在企业进行内部的培训活动，提高相关工作人员的技术素质，培养技术的创新能力；在管理上的创新上，政府部门积极出台相应政策，支持企业进行数字化改革活动；企业内部要积极转变企业的管理思想，完善管理的流程，适应智能化生产的模式需求。在管理标准上，尽快推进统一的技术标准和规范，制定行业内有效的规范准则。

结语

机械制造智能化是机电一体化发展的必然结果，是促进制造业转型升级的重要举措。硬件系统智能化、软件系统协同化、数据融合化机制是推动制造业智能化的有效路径，在融合过程中的难题主要涉及智能硬件设备兼容性问题、智能化软件系统通用性问题、数据信息互通标准问题，加强相关智能技术研发、人才培养和管理模式创新及标准建设可以更好地解决难题，逐步提升其智能化程度，促进我国制造业智能化发展。

参考文献

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