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數(shù)控機(jī)床智能化下一步發(fā)展目標(biāo) |
| 發(fā)布時(shí)間：2012/7/16 |
1.專家系統(tǒng)的建立
專家系統(tǒng)是一個(gè)智能計(jì)算機(jī)程序系統(tǒng)，其內(nèi)部含有大量的某個(gè)領(lǐng)域?qū)＜宜降闹R(shí)與經(jīng)驗(yàn)，能夠利用人類專家的知識(shí)和解決問題的方法來處理該領(lǐng)域問題。也就是說，專家系統(tǒng)是一個(gè)具有大量的專門知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的程序系統(tǒng)，它應(yīng)用人工智能技術(shù)和計(jì)算機(jī)技術(shù)，根據(jù)某領(lǐng)域一個(gè)或多個(gè)專家提供的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，進(jìn)行推理和判斷，模擬人類專家的決策過程，以便解決那些需要人類專家處理的復(fù)雜問題。目前，數(shù)控數(shù)控卷板機(jī)領(lǐng)域缺乏的就是這種專家系統(tǒng)的建立。
對(duì)于數(shù)控機(jī)床智能化發(fā)展來講，專家系統(tǒng)的建立非常有必要，不管是從故障的診斷還是機(jī)器運(yùn)行方面來說都非常有意義。專家系統(tǒng)建立的重點(diǎn)是知識(shí)庫的建立，知識(shí)庫用來存放專家提供的知識(shí)。專家系統(tǒng)的問題求解過程是通過知識(shí)庫中的知識(shí)來模擬專家的思維方式的，因此，知識(shí)庫是專家系統(tǒng)質(zhì)量是否優(yōu)越的關(guān)鍵所在，即知識(shí)庫中知識(shí)的質(zhì)量和數(shù)量決定著專家系統(tǒng)的質(zhì)量水平。一般來說，專家系統(tǒng)中的知識(shí)庫與專家系統(tǒng)程序是相互獨(dú)立的，用戶可以通過改變、完善知識(shí)庫中的知識(shí)內(nèi)容來提高專家系統(tǒng)的性能。
人工智能中的知識(shí)表示形式有產(chǎn)生式、框架、語義網(wǎng)絡(luò)等，而在專家系統(tǒng)中運(yùn)用得較為普遍的知識(shí)是產(chǎn)生式規(guī)則。產(chǎn)生式規(guī)則以IF…THEN…的形式出現(xiàn)，就像BASIC等編程語言里的條件語句一樣，IF后面跟的是條件(前件)，THEN后面的是結(jié)論(后件)，條件與結(jié)論均可以通過邏輯運(yùn)算AND、OR、NOT進(jìn)行復(fù)合。在這里，產(chǎn)生式規(guī)則的理解非常簡(jiǎn)單：如果前提條件得到滿足，就產(chǎn)生相應(yīng)的動(dòng)作或結(jié)論。 相關(guān)設(shè)備：卷板機(jī)、液壓機(jī)、卷揚(yáng)機(jī)
2.人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
目前，最智能的莫過于人的大腦，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)便是一種應(yīng)用類似于大腦神經(jīng)突觸連接的結(jié)構(gòu)進(jìn)行信息處理的數(shù)學(xué)模型。數(shù)控機(jī)床的智能化的發(fā)展趨勢(shì)也要朝著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方向發(fā)展。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運(yùn)算模型，由大量的節(jié)點(diǎn)(或稱神經(jīng)元)和之間相互連接構(gòu)成。每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵(lì)函數(shù)(ActivationFunction)。每?jī)蓚€(gè)節(jié)點(diǎn)間的連接都代表一個(gè)對(duì)于通過該連接信號(hào)的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則依網(wǎng)絡(luò)的連接方式，權(quán)重值和激勵(lì)函數(shù)的不同而不同。而網(wǎng)絡(luò)自身通常都是對(duì)自然界某種算法或者函數(shù)的逼近，也可能是對(duì)一種邏輯策略的表達(dá)。這如果用在數(shù)控系統(tǒng)的控制中，對(duì)于數(shù)控機(jī)床的發(fā)展將是一個(gè)飛速的提高。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和優(yōu)越性，主要表現(xiàn)在三個(gè)方面：
(1)具有自學(xué)習(xí)功能。例如實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別時(shí)，只在先把許多不同的圖像樣板和對(duì)應(yīng)的應(yīng)識(shí)別的結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就會(huì)通過自學(xué)習(xí)功能，慢慢學(xué)會(huì)識(shí)別類似的圖像。自學(xué)習(xí)功能對(duì)于預(yù)測(cè)有特別重要的意義。
(2)具有聯(lián)想存儲(chǔ)功能。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)就可以實(shí)現(xiàn)這種聯(lián)想。
(3)具有高速尋找優(yōu)化解的能力。尋找一個(gè)復(fù)雜問題的優(yōu)化解，往往需要很大的計(jì)算量，利用一個(gè)針對(duì)某問題而設(shè)計(jì)的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮計(jì)算機(jī)的高速運(yùn)算能力，可能很快找到優(yōu)化解。
隨著科技的進(jìn)步，數(shù)控機(jī)床也在不斷發(fā)展，它不僅延伸了人的體力，還要逐步解決代替腦力勞動(dòng)問題，包括自主工藝規(guī)劃、工夾具管理、生產(chǎn)控制和維護(hù)管理等，機(jī)床將變得越來越“聰明”和人性化。盛總告訴金屬加工在線記者，在未來的方向應(yīng)該朝以下三個(gè)技術(shù)方向發(fā)展：首先從單因子的約束型的智能控制向過程綜合因素優(yōu)化的智能控制發(fā)展；其次由管理信息和技術(shù)信息離線的智能化向過程在線實(shí)時(shí)智能控制發(fā)展；然后由程序沒定型智能控制向自主聯(lián)想型智能化發(fā)展。這可能要有更多的研究工作要做，僅僅依靠提高運(yùn)算速度似乎還不足以解決，它與思考機(jī)理的發(fā)展有關(guān)，是一逐步進(jìn)化的問題。此外微型靈敏可靠的傳感器，也是智能化實(shí)體技術(shù)發(fā)展的一個(gè)重要條件。
在未來的工廠里，數(shù)控機(jī)床不僅是一臺(tái)加工設(shè)備，而是工廠管理網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)節(jié)點(diǎn)，具備更加廣泛的人－機(jī)交互、物－物通信功能，從而開創(chuàng)數(shù)控技術(shù)的新紀(jì)元。
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