車輛機械制造中的自動化網絡數控技術研究

馬禮

摘要：網絡自動數控技術的出現促進了汽車制造自動化的發展，自動化網絡數控技術為自動化機械制造提供了堅實的基礎，大大提高了自動化機械制造整體的生產水平。本文重點介紹了自動網絡數字控制技術在汽車制造和工業生產中的應用，最后提出了提高自動網絡數字控制技術在自動化機械制造中的應用效率的建議。

關鍵詞：自動化網絡數控技術;機械制造;汽車制造

近年來，汽車已成為自己生活不可或缺的交通工具，汽車行業發展迅速，自動化技術是汽車行業制造的核心。在網絡化信息時代，數據挖掘技術越來越多。因此，數字控制技術在我國當前工業革命中得到了更好的利用和發展。專家們建議將數字控制技術應用于汽車自動制造，從而在機械制造過程中實現具體操作，減少一些復雜的手動操作

一、數控技術的含義及特點

1.數字技術的重要性。數控技術是使用特殊的數字符號來控制汽車的制造過程。數字技術科學地結合了計算機與機械工程，為我國自動化機械制造的發展提供了持續的技術支持。從而使機械制造能夠擴大中國的規模和范圍。

2.數字控制技術特點。數字控制技術有兩個主要特點：效率和方便性。與通常的手動操作相比，自動化可以更困難地裝配零件，還可以執工序較多的操作。它不僅消除了耗時的手動操作，而且大大提高了工作效率并降低了成本。數控技術的工藝和操作主要由計算機控制，大大減少了制造工藝的數量。產品的整個生產過程，包括產品的加工、成品和包裝，可以一次完成，從而避免了加工過程中的錯誤，大大簡化了生產。

二、車輛機械制造中的自動化網絡數控通訊技術

通信技術是計算機之間傳輸和交換信息的基礎。當相通訊時，必須確定通訊的傳輸方式：文件、消息或其他。還需要確定傳輸時間、傳輸方式等兩個通信必須遵守協議規則，否則就無法通信。通信技術是基于計算機的。雙方通過不同的計算機系統進行通信，需要網絡或其他信號作為橋梁。如特網，兩臺計算機必須接受IP協議才能進行通信。在計算機的通信接口上，連接通信線路并將計算機連接到互聯網。硬件安裝需要計算機通信接口，包括計算機的網絡端口和網卡，通信線路包括電話線、光纜和無線電信號。

三、車輛機械制造中的自動化網絡數控機床自我診斷技術

隨著全球化的不斷發展，數字控制技術越來越多地被使用并在全球范圍內傳播。大部分機械制造活動分散在全國各地，導致綜合統一管理失敗，缺乏單一管理監控系統無法適應當前分散的機械制造結構，導致頻繁故障、及時診斷和及時糾正等問題。針對上述故障問題，本文結合網絡數控技術提出了一種新的解決方案。提出了一種基于自動網絡的數控機床自診斷技術。

1.網絡拓撲診斷技術。該機的自診斷技術通過網絡中的數字自動控制工具，使頻繁和困難的案例得到明顯改善。該系統以計算機網絡為基礎，連接到世界各地的服務器和管理系統。計算機服務器整合和分配系統資源，調動互聯網診斷資源，并解決結構性故障。靈活、開放的系統體系結構有助于優化診斷。網絡系統遠程診斷的具體拓撲見圖1。

由于汽車機械制造規模龐大，企業需要車間機器人檢測和管理工具，因此必須局域網進行分層控制。數控機床實時監控系統，診斷結構應安排在多層次系統中，主要包括傳感器系統。有兩種方法可以通過通信接口和網絡線路收集數據。一種是比較傳統的，需要固定和獲取通信信號;另一種更靈活，允許實時傳輸數據。前端計算機。它可以接收和傳輸數據，分析和處理所收集的信息，將這些信息傳送給主服務器，并將其傳遞給其他數據處理程序進行進一步處理。診斷中心是自我診斷系統的核心，它在本地網絡內調動網絡資源，整合診斷軟件和數據。，建立執行監測系統，并監測程序和數據文件。故障警報和診斷中心響應。診斷中心維護人員可以根據操作手冊執行故障修復。

2.自我診斷功能。數字技術的自我診斷功能，包括警報和故障排除功能。

（1）報警功能。數字控制系統通常具有數百個報警功能。當系統發生故障時，報警程序通過確定故障類型和結構提供不同形式的報警指令，并由證人顯示故障信息，以幫助人員確定故障的具體位置和原因。一些報警說明涉及系統軟件的操作和程序內容，另一些報警說明涉及系統硬件安裝和機器工具故障。這種區分使維修人員能夠將相應的故障排除和維修作為目標。（2）診斷故障技術。對網絡數控技術中的診斷故障技術，進行了復雜故障診斷問題的分析研究。專家們在廣泛的網絡數字控制技術經驗和相關知識的基礎上，得出了一個更為典型的模型，該模型采用的技術是模糊的故障排除技術。模糊邏輯系統基于模糊理論，根據一些缺陷問題的特點判斷缺陷形狀和解決方法，然后對缺陷問題進行故障排除和解決。機床系統故障時，由于故障位置不確定，員工無法準確識別故障及其原因。這些工具允許開發基于模糊系統版本的故障排除和修復程序，捕獲系統的總體結構，并根據環境變化診斷和修復故障原因和損壞。

鑒于我國汽車行業自動化網絡技術的獨特優勢和優勢，能夠有效提高汽車制造質量和生產率，取得進步為了確保汽車工業的可持續發展，我們的工業和制造業已經進入了一個新的階段。

參考文獻：

[1]辛濤.神經網絡訓練算法在數控機床故障診斷中的應用【J】.自動化技術與應用，2020，39（02）：13.17.

沈陽市地鐵集團有限公司運營分公司 遼寧沈陽 110000