机械工程自动化技术及运用分析

引言

机械工程作为支撑工业发展的重要学科，涵盖了从产品设计、制造到运行维护的整个生命周期。过去，机械制造主要依赖人工操作和传统工艺，效率低、精度差、劳动强度大。随着自动化技术的引入，尤其是在计算机技术、信息技术、传感器技术与控制技术迅猛发展的背景下，机械工程的自动化水平不断提升，推动了整个制造业的转型升级。尤其在当前“工业 4.0”“中国制造 2025”等战略指导下，机械工程的自动化进程进一步加快，呈现出智能化、网络化、系统集成化的新特征。

1 自动化的基本定义

自动化是指利用各种技术手段，使设备或系统在无人或少人干预的情况下，完成预定的作业任务。在机械工程领域，自动化主要体现在制造过程中对机器的控制、检测、反馈和优化，涵盖了机械设计、加工、装配、物流等各个环节[1]。

2 机械工程自动化的关键技术

2.1 传感器与检测技术

在机械工程自动化系统中，传感器被誉为“眼睛”与“神经系统”，其重要性不言而喻。它们能够将外部物理量（如温度、压力、湿度、位移、速度、振动等）转换成便于计算机或控制系统处理的电信号，是自动化系统实现感知、判断与反馈控制的基础。没有传感器的精确感知，整个自动化系统将如同“盲人摸象”，难以实现高效与稳定的运行。随着智能制造的兴起，传感器技术也不断升级，从最初的模拟信号传感器发展为如今集成数字化、智能化、自诊断功能于一体的高端产品。例如，视觉识别系统在自动检测产品表面缺陷、识别零件位置和尺寸方面表现出色，广泛应用于智能生产线质量控制环节，已成为智能制造中不可或缺的一环；红外传感器则可用于温度监测和非接触式热测量，尤其在冶金、铸造、热处理等高温作业环境中展现出独特优势，有效提升了工艺安全性与测量精度。同时，多传感器融合技术也正逐渐普及，通过综合多个传感器采集的信息数据，实现更精确、更全面的环境感知与动态判断，进而提高系统控制的鲁棒性与灵活性。此外，无线传感技术的应用也在工业场景中大显身手，不仅降低了复杂布线成本，还极大提高了系统的可扩展性与柔性部署能力，为实现模块化与分布式制造奠定了基础。未来，随着物联网、边缘计算与人工智能算法的不断深入融合，传感器将不再只是单纯的“感知工具”，而将演变为具备“智能判断”与“预测决策”能力的前沿组件，能够在本地快速处理数据、预测故障、优化控制策略，推动机械工程自动化系统迈向更高效、更自主、更智能的全新阶段，为实现真正意义上的工业智能化提供坚实支撑 [2]。

2.2 控制系统与信息处理

控制系统可以看作是自动化技术的“大脑”，它负责将各项数据进行处理并输出操作指令，进而驱动机械设备执行预设任务。如今，控制系统已从传统的机械继电器控制升级为高集成度、高灵活性的电子控制模式。常见的控制系统包括 PLC（可编程逻辑控制器）、DCS（分布式控制系统）、CNC 控制器以及嵌入式智能控制平台等。这些系统不仅响应速度快，而且具备极高的稳定性和抗干扰能力，能够适应复杂的工业环境。近年来，工业互联网技术的兴起，使得控制系统与信息处理技术紧密结合，远程监控、故障预警、设备自诊断等功能逐步实现。例如，通过物联网平台，工厂管理者可以在手机或终端上实时查看设备运行状态，进行数据分析与调度。此外，人工智能技术正逐渐融入控制系统之中，使其具备一定的自学习与自适应能力，有效提升了生产线的柔性与智能水平。值得注意的是，在海量数据的处理与反馈过程中，大数据分析与云计算的引入也极大增强了系统的决策能力与预测性，为未来更高层级的智能制造奠定了坚实基础[3]。

2.3 数控技术与机器人应用

数控（CNC）技术是现代制造业不可或缺的一部分，它通过将加工程序以代码形式输入控制器，实现设备自动加工，无需人工干预即可完成复杂的几何形状和高精度操作。相比传统机械加工方式，数控系统具有更高的加工稳定性、更好的重复精度和更强的复杂工艺适应能力，是当前提升加工效率与产品质量的重要手段之一。除了传统的车、铣、钻等设备，数控技术也广泛应用于激光切割、线切割、电火花加工等先进制造领域。而与此同时，工业机器人的广泛应用则进一步拓宽了自动化的边界。工业机器人凭借其灵活的编程能力、良好的稳定性及全天候运转能力，在装配、搬运、喷涂、焊接等多个环节展现出巨大优势。例如，六轴机械臂已成为大型工厂自动化生产线的“标配”，可在高速运转中保持极高的精度。协作机器人（ Cobot ）的出现，更打破了人机边界，使机器人能够在无需安全围栏的情况下与人类工人协同作业，大大提高了生产的灵活性。当前，许多机器人还集成了 AI 视觉、力控感知系统，使其具备自主识别环境和调整行为的能力，真正实现“智能劳动力”的理念[4]。

2.4 柔性制造系统（FMS）

柔性制造系统通过整合数控机床、自动运输设备、计算机控制系统与传感反馈网络，构建出一个可根据生产任务动态调整的自动化平台，其核心优势在于“柔性”——即无需大幅改造即可快速切换产品和工艺流程，具备快速响应市场变化的能力。这种柔性特征使得FMS 在航空、汽车、电子等定制化需求高、品种繁杂的行业中具有不可替代的应用价值。例如，在多品种零部件加工车间，

一套 FMS 系统可并行加工十余种不同型号的工件，且在运行过程中能够实时调整加工路径、工艺顺序与资源配置，显著降低设备闲置率与物料浪费，提高整体产能利用率与生产质量。更进一步，随着人工智能、边缘计算与物联网等前沿技术的深度融合，FMS 逐步迈向“智能化”，不仅具备自主调度、异常预测、能耗优化等能力，还能在复杂环境下实现动态感知与自我学习，逐步向“类人决策”方向演进。例如，当系统检测到某一工序出现瓶颈或异常时，能自主分析产能瓶颈原因，自动协调其他工位负载以实现节拍平衡，有效避免系统性停滞，从而提升全链条运行效率，真正实现“自适应制造”。在全球制造业正加速迈向柔性化、智能化、绿色化转型的时代背景下，FMS 正逐步成为智能工厂中的关键枢纽与不可替代的核心支撑平台，其发展水平已成为衡量一个国家制造业智能化程度与产业竞争力的重要标志 [5]。

结束语

机械工程自动化技术作为制造业升级的重要支柱，已在多个行业领域得到广泛应用和深入发展。其带来的效率提升、成本优化与质量保障，正重塑着传统制造模式。在未来，随着智能制造、人工智能、工业互联网等新兴技术的融合推进，机械工程自动化将迈向更高水平，朝着更加智能、柔性、绿色的方向演进。然而，自动化发展也面临技术瓶颈、人才短缺与系统整合等多重挑战，亟需政府、企业与科研机构形成合力，不断推动技术创新与产业转型升级。只有这样，才能在激烈的全球竞争中占据有利位置，实现我国制造业由“制造大国”向“制造强国”的跨越。

参考文献

[1] 邓小芳 , 高锐 . 机械工程自动化技术特点与改善措施分析 [J]. 中国设备工程 ,2024,(06):203-205.

[2] 王茜 , 金枝 . 机械工程自动化技术存在的问题及措施分析 [J]. 产品可靠性报告 ,2024,(02):75-77.

[3] 姜楠 , 仇海柱 . 机械工程自动化技术存在的问题及措施分析 [J]. 现代工业经济和信息化 ,2023,13(01):283-284.

[4] 张泽衡 . 机械自动化技术的质量控制分析 [J]. 大众标准化 ,2024,(14):28-30+34 .

[5] 李 天 宝 . 机 械 自 动 化 技 术 在 机 械 制 造 中 的 应 用 [J]. 模 具 制造 ,2024,24(06):175-177.