徐瀟雨 符海盈 黃彬杰 張偉 任佩華
摘 要:隨著我國社會經濟水平的不斷提升,工業得到良好發展空間,機械設備能夠輔助工業加快生產效率,確保機械制造質量。本文將結合自動化技術優勢,討論其機械設備制造中模糊自動化控制、CAD輔助建模設計、柔性自動生產、自動信息監測、仿生神經網絡等應用要點,為推進工業現代化發展提供參考意見。
關鍵詞:自動化;機械設備;生產線
引言:機械制造就是通過技術手段來生產設備,這些設備可以應用在工業生產當中,為保證生產線的平穩運作,就需要增強設備參數精準度,提高制造效率。傳統人工制造過程中,很容易受到外界影響而出現錯誤,為彌補人工操作的漏洞,自動化技術應運而出,依托計算機控制生產流程,減少人工壓力,推進行業發展。
一、機械設備制造中自動化技術發展概況
新時期背景下,工業市場需求開始向著多元化方向轉變,機械制造融合自動化控制技術已經是未來行業運作的必然趨勢。以往自動化技術與制造行業是兩個獨立門類,但是在技術不斷交互后,兩者已經能夠實現協同發展,相互促進。在穩定制造質量的基礎上,提高機械制造與設計的效率。自動化技術為工業機械設備制造的精準度、安全性都提供了強而有力的幫助,有效增加機械制造企業在市場中的核心競爭力,為我國國民經濟發展提供了一定幫助。自動化技術的應用還能夠有效減少員工日常工作的強度,減輕工作壓力,降低企業在機械設備生產方面中投入的人力資源成本,促進其他部門的工作效率。自動化技術有著良好的發展前景,從工業革命歷史進程上來看,生產工具的外觀會隨著技藝成熟而由大變小,外形上的變化能夠滿足人們對占地面積的要求,因此未來自動化技術應該提高對微型設備的制造水準,優化大型機械設備的內部元件,提高構建的精密性,進一步縮小設備儀器的體積,強化靈敏度與便捷度,降低工業生產對外界環境的影響。另外網絡化也是機械生產的未來發展趨勢,人們利用計算機解決了機械設備生產的一體化控制,但是對網絡化的關注仍比較匱乏,很多自動化技術的應用還需要依靠人力操作、監督,對此就需要發揮網絡化的優勢,利用計算機科學技術、RS傳感技術、遠程監控技術來調節生產系統。
二、機械設備制造中自動化技術實際應用
(一)模糊自動化控制
模糊自動化控制技術的發展依賴于模糊數學理論,模糊控制在自動化領域應用時間較長,具有良好的權威性,不僅僅創新能力強,而且技術操作也比較先進可靠。執行模糊控制時,計算機會依靠模糊數學理論,以此為指導,對人工操作決策進行模擬判斷,然后用算法控制機械制造操作,制定操作系統中的自動化技術。隨著模糊控制技術的優勢不斷凸顯,相關人員開始嘗試將其與其他制造技術相結合,推進模糊自動化控制向著綜合性、多元化方向發展。目前在專家學者的努力下,模糊自動化控制已經基本能夠實現與遺傳算法、專家計算、系統建模、神經網絡的結合應用,整體上提高機械設備制造的工作效率。除此之外,還有一部分的模糊自動化控制技術能夠實現自學操作,通過機械設備反饋的數據指標,分析出合理的參數,按照實際制造情況對系統功能進行調整,整合內部結構,確保技術與系統之間適應良好,提高制造環境的安全性、可靠性[1]。
(二)CAD輔助建模設計
CAD輔助建模設計的應用依賴于計算機載體,其是一種現代化建模設計手段,目前在工業機械設備制造領域中較為常見。使用CAD技術,工作人員能夠對生產目標進行建模、提高圖紙設計效率,彌補以往人力繪圖的漏洞,為后續生產作業輸出可靠參考數據。CAD技術應用起來更加直觀,例如:作業人員可以直接在平臺上對產品各項數據進行分析,保證生產數量、加工數量的合理性。將CAD技術與3D打印技術結合起來,能夠加快制造效率,減少機械作業的前期成本投入,具體操作如下:首先用計算機對產品數據進行錄入,然后分層用特殊材料固化粘合,最終完成產品建模[2]。
(三)柔性自動生產技術
柔性自動生產技術是指在機械設備制作過程中,根據現有物料儲備情況進行合理調度協調,使其能夠達到預期生產目標,從而不斷擴大生產范圍,增加系統制作對象的數量。目前柔性自動生產技術很大程度上依賴于成組技術,這也是柔性自動化發展的重要契機。成組技術能夠根據現有的機械制造要求對加工對象進行統一的排列組合,提高自動化生產的速度與效率,保證儲存系統應用準確。一般來說,機械設備制作過程中應用的柔性自動化技術的信息控制方式都是呈現出金字塔結構,所有信息操作都是圍繞計算機控制中心進行,對機械設計制造整個流程中產生的數據信息進行統一監督整合。成組生產的計算機會自動將底層收集數據信息傳達給上一層計算機內部,例如:底層收集信息主要對工藝設備與生產線的接口進行監督管理,上層計算機可以直接對底層生產過程進行統一調節。
(四)自動信息監測
從實際操作案例中可知,機械設備制造過程中,很容易受到外界影響而導致產品生產誤差,最終產品因此無法應用,浪費前期投入成本。為改善這一問題,就需要提高自我檢測自動化效率,將其應用在產品質量檢測過程當中。自檢技術是生產線自動化系統的重要組成部分,常見自檢系統是由傳感器、信號處理單位、數據處理單位、結果整合四部分組成,自動檢測技術能夠做到對信息的統一處理,降低產品不合格率,提高成本投入的經濟效益。
(五)仿生神經網絡技術
仿生神經網絡技術也被稱為ANNS,指代對自然界中的生物進行神經網絡模仿,并以此為規律制作數字模型。ANNS中包含的信息量十分多樣,具備良好的信息處理與分析能力。將ANNS與自動化技術有效融合起來,能夠為機械制造提供更多幫助作用,目前仿生神經網絡技術已經在機械制作領域得到良好應用,操作優勢也比較明顯。ANNS從執行流程來看,能夠對制作過程中各個運算節點進行建模處理,將多個節點進行連接,呈現出精確的非線性特點,提高制作工作效率。另外,該技術對于信息處理有著很強的適應性,這一點與上文中提到的模糊自動化控制、AEI系統十分相似。需要注意的是仿生神經網絡技術對于自動化系統中板塊配置要求較為嚴格,為保證生產過程中的安全性、穩定性,就需要相關工作人員提高對基礎設備配套的關注,例如:微電子、自動化控制、計算機互聯網等等,運行之前要保證系統內部組成穩定健全,功能完好。另外,還需要相關工作人員關注仿生神經網絡技術應用時需要的自動系統材料、原件、零配件的集成化建設,確保系統功能良好,從而提高生產效率,考慮到自動化系統的運行能力,合理的針對風險控制、使用年限、體積參數進行計算。
結論:綜上所述,以往機械機制均是由人工完成,而隨著時代的發展,人工存在的效率低、出錯高等問題也開始暴露出來。為改善此類問題,加快機械制造效率與質量,就需要積極引用自動化技術,工作人員只需要在前期下達指令,計算機就能夠自行完成操作,未來自動化技術還會向著更加精密、全面的方向發展。
參考文獻:
[1]吳長庚.機械設備制造中自動化技術及工業機器人的應用研究[J].山東工業技術,2019(06):14+31.
[2]蔣政委,李孝芳.智能自動技術在機械制造領域的應用發展研究[J].決策探索(中),2018(10):59-60.
作者簡介:
徐瀟雨,(1997)男,(福建省福州市),民族(漢族),學歷(本科在讀),研究方向(機械設計制造及其自動化),單位名稱(泉州信息工程學院),單位所在省市(泉州市),單位郵編(362000)
第二作者姓名:(符海盈 黃彬杰 張偉 任佩華)單位(泉州信息工程學院)