工程機械制造階段智能技術研究

鄭曉濤

摘 要：工程機械種類多、應用范圍大、分布數量多，在國防、交通、建筑、水利、電力等工程領域，均發揮著基礎性作用。概述工程機械高質量制造的內涵與意義，剖析了新時期應用智能技術的多重作用，并在此基礎上，分別從結構設計、加工控制、故障診斷、生產仿真四個方面，對智能技術的應用進行了具體討論。

關鍵詞：工程機械；高質量制造；智能技術

中圖分類號：TH181? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號：2096-6903（2023）04-0046-03

0 引言

在新一輪工業化改革浪潮推動下，工業機械制造類企業建立了基于產品生產制造的產業鏈條，深化了產品設計、物料采購、生產加工、訂單處理、市場營銷、售后服務諸環節的分工程度。在技術賦能路徑下擴大了對智能技術的配置比例，希望通過此類方式推動工程機械從傳統制造階段向智能制造階段的轉型，逐漸實現智能工廠建設目標等。

1 工程機械高質量制造概述

1.1 內涵

進入新時代后，內涵式、集約化、高質量經濟增長模式，取代了傳統時期的粗放型經濟增長模式，為工程機械高質量制造提供了明確方向。高質量制造要求遵循工程機械中應用的科學原理，在客觀規律約束下通過技術創新提升其性能。需要以提質增效為目標，將生產效率與制造質量關聯起來，輔助企業將經濟效益延伸到社會效益、生態效益等方面。高質量制造兼具了理論與技術雙重屬性，在理論層面將產業、行業、企業結合起來，通過宏觀引導選擇適配性技術開展工程機械高質量制造實踐等。

1.2 意義

工程機械高質量制造具有十分明確的現實意義，集中表現在宏觀與微觀兩大層面：①宏觀層面，工程機械制造類企業可以結合統一大市場條件下的供應鏈競爭、擴大研發設計環節的知識產權創新，一方面在同行業中積極爭奪行業質量體系管理標準制定權，另一方面擴大自身在價值鏈的可營利空間。②微觀層面，工程機械制造類企業經過近年來的改革，增強了電氣自動化技術與集成化技術資源的整合及應用。在新時期憑借高質量制造，將進一步擴大對先進數字技術要素的配置，使自身從傳統制造階段升級到智能制造階段，完成智能工廠的建設等。

2 智能技術在工程機械高質量制造階段的作用

近年來，在工程機械制造過程中，以互聯網技術、物聯網技術要素配置為主。進入“十四五”建設階段后，要求在技術賦能路徑下持續推進“數字孿生制造”。現階段企業中配置的智能技術包括BIM、工業互聯網、工業防火墻、大數據、云計算、人工智能、數字孿生技術等。從實踐經驗看，在工程機械高質量制造階段，既可以根據不同的制造環節選擇適配的智能技術，也能夠通過搭建系統性控制平臺的方式，實現對整個生產制造全過程的智能管控等。對于工程機械高質量制造實踐主體而言，應用智能技術后可以提高制造效率、增強產品質量、產出綜合效益[1]。

2.1 提高制造效率

工程機械制造過程中，如果采用傳統的機械加工方式，一般需要按24 h、3班制輪崗位方式進行作業，人力、物力、財力的投入相對較大，而且制造效率低下。與之相比，應用智能技術后，可以根據工程機械設備、加工流程等，選擇智能機械臂代替部分崗位，一方面減少人力資源配置，另一方面能夠大幅度提升制造效率。

2.2 增強產品質量

現代工程機械精密化程度越來越高，傳統的人機結合方案，雖然能夠整合人機雙重資源，但在實際的零件、部件及整個產品的生產制造過程中，人會因知識結構、專業技能、實施經驗的不同，而對同一件產品做出不同的評價，客觀的產品質量容易受到主觀因素影響。應用智能技術后，可以根據產品及其構成要素匹配的技術質量指標，借助人工智能等技術對產品中的各項指標進行精準、細致的檢驗，并通過監測、預警、識別、檢出等，降低次品率，增強產品質量[2]。

2.3 產出綜合效益

工程機械高質量制造階段對智能技術的應用是其發展的必然趨勢。大數據、云計算、數字孿生等技術，一方面可以將原來的信息化管理升級到數據化管理，通過在生產制造中開展數據采集、存儲、傳輸、提取、分析、生成報告、應用報告等，更為精準地掌握生產數據，并通過將其與業務、財務等數據進行關聯性分析，輔助企業提高經濟效益[3]。另一方面工業機械制造過程中會產生一定的污染，如企業針對揮發性有機物排放對大氣環境、水環境、土壤環境、職業環境的污染，借助數據分析與處理，可以對相關工藝與流程做出一些優化與調整，從而輔助企業提高環境管理效果。

3 智能技術在工程機械高質量制造階段的應用

現代工業機械高質量制造過程中，明確了技術賦能路徑，重點集中在對智能技術要素的優化配置方面。從近年來對智能技術的自主學習、同行交流及工作經驗看，在應用實踐中，智能技術幾乎貫穿到了設計、采購、生產、訂單、營銷、售后各個階段。同時，隨著對智能技術的推廣應用，部分工程機械制造企業還創建了以需求為導向的“訂單+采購+制造+售后”新型產業鏈條，走上了定制化生產之路。這不僅有利于此類企業在統一大市場下更好的參與同行業競爭，還有利于輔助企業產出綜合效益等。從設計制造一體化實踐的實際情況出發，可分別對智能技術在結構設計、加工控制、故障診斷三大方面的應用展開具體分析。

3.1 在結構設計中的應用

現代工程機械制造中，主要按照設計制造一體化實踐模式進行實施，因而此類制造類企業強調了機械設計環節的引領性作用，并且將重點集中到了機械結構設計上。從設計內容方面看，構件主要構成要素包括材料、形狀、公差、熱處理方式、表面狀況、加工工藝、性能等。選擇智能技術開展結構設計時，設計人員可以根據實際情況選擇數值模擬技術、BIM技術等實現對優化、深化設計目標。優化模型如圖1所示。

在設計實踐中，設計人員可以根據確立優化模型、分析受力情況、建模三維模型、進行仿真分析、制造應用的基本思路，在不同環節選擇適配性技術，完成從設計到應用仿真等。在確立優化模型時，建議按照工業設計思想，明確以設計、仿真、優化、制造一體化為核心的優化模型流程，選擇配套的軟件完成相關設計工作。

從實踐經驗看，該環節的重點集中在設計要素清單制作與設計指標設置及模型優化上。同時，需要根據工程機械之間的關聯性，對各構件及鉸接位置的受力情況做出細致分析，確保臂、軸、桿等部件功能的有效性。建模三維模型時，可以按照二維到三維圖形的轉化，借助指標參數與幾何形態之間的對應關系，深入到工程機械的各個層面，并借助ANSYS軟件對其進行仿真及應用。

3.2 在加工控制中的應用

現代工程機械加工過程中，受到分工程度深化，既增加了加工環節的專業性，也要求各加工環節之間建立密切關聯，保障“大平臺+小系統”條件下加工的有序開展。

工程機械加工時以數控機床為主，現階段使用的數控控車機主要由操作平臺與若干系統（如冷卻、數控、潤滑、機械系統）構成[4]。這個環節就可以借助對智能技術的應用搭建數控機床智能設計平臺系統，并在該系統基礎上，通過對各系統模塊的功能控制，完成對數控機床各個結構的組建，從而實現數據編碼、自動切削等。

以某數控車床為例，其主要由6大部分構成：①床身，包括平床身與斜床身。②刀架，分為普通刀架和囚刀頭刀架。③滑臺，分為滑動滑臺與滾動滑臺，前者又分為驅動方式和導軌方式，驅動時按照閉環、半閉環、開環步進電動驅動均可，導軌則分為普通與鑲金屬滑動導軌兩類。④尾座，設置有自動、手動控制方式。⑤電動驅動系統，分為帶傳動與直接驅動，帶傳動過程中要求通過三角帶或多楔帶進行傳動，配套的電動功率可以選擇3 kW或7.5 kW。⑥冷卻系統，冷卻速度分別為12 L/min、50 L/min。

明確該數控車床結構后，車床管理人員可以根據智能控制需求搭建平臺，并設置各功能模塊，確保加工控制效果。按照數據庫支撐層→后臺程序層→參數輸入層→用戶層作為平臺架構（如圖2所示），在第一層按照可選設計方案實例庫、零部件屬性實例庫、結果實例庫，為整個加工控制提供數據支撐。

在第二層借助數控車方床方案中的模塊化設計思想，設計遺傳算法方案生成模塊、實例推理零部件檢索模塊、參數化設計模塊，通過后臺程序控制，確保數控車床能夠根據設置好流程進行加工生產。

在第三層主要以數控車床方案智能設計系統界面為準，操作人員只需要結合客戶需求在系統中輸入相關加工參數，即可以保障數控車床按照預定的程序完成加工，從而實現對加工全過程的智能化控制。

3.3 在故障診斷中的應用

工程機械制造過程中，無論是整體上的設備，還是局部的零部件生產，既可能出現生產方面的故障，也不排除產品下線后使用中發生故障的現象。設計制造一體化實踐模式，在前期生產制造階段做好設備故障診斷與設備故障清除，有利于提高產品質量，并可減少后續使用中的故障發生率[5]。

以零部件的生產為例，生產制造過程中可以選擇大數據技術，創建智能型故障診斷系統，一方面增強對生產過程的故障監測，另一方面對各類加工件質量的檢驗。例如，在近年來的實踐過程中，部分工程機械制造類企業應用SQL數據庫技術，搭建了“故障范例庫”。當數控車床進入加工過程后，上面安裝的傳感器可以實時的將車床信息與對加工件實時監測捕獲的信息，同時將其存儲到信息管理系統。應用大數據技術后，可以借助其中的專家系統，對兩類數據快速做出對比分析，并生成分析報告。

一旦發現采集到數據與故障范例庫中某個故障發生時的數據接近、相似、關聯，那么就可以根據預設的紅、橙、黃、藍等故障等級，及時預警預報。如果屬于小問題則由系統下達指令進行重啟或關停。如果問題比較嚴重，則需要在系統自動停機后通過人工方式對其加以處理。除此之外，大數據應用后此類企業可以在生產、運營、維保各環節，借助精準化管理為價值鏈賦能，提高企業的全要素生產率。

3.4 在虛擬仿真中的應用

工程機械高質量制造內涵豐富，為了通過智能技術實現其定位中的目標，需要按照數字孿生的方向，增強虛擬仿真技術的應用。從實踐經驗看，在工業領域應用數字孿生技術可以產生較好的效果。具體而言，此類企業可以按照“物理空間”與“數字孿生空間”之間的映射關系，先將CAD平面圖導入三維建模軟件，生成三維模型后可以按照“四大映射”，對工廠車間實物進行虛擬投射并生成數字孿生車間。具體映射應包括設備實體、關鍵動作、變化過程、環境要素等。可以按照生產前的設計仿真、生產中的工藝仿真、生產后的回溯仿真，建立一個包括了工程機械高質量制造諸環節仿真系統，從而在生產之前提前預測潛在風險，并制定相應的舉措等。

4 結語

在現代工程生產建設過程中，對于工程機械的需求量相對較大，在新時期高質量制造階段，增強智能技術在工程機械制造中的應用，既可以提高制造效率，也能夠增強產品質量，輔助企業產出綜合效益。結合上述分析可以看出，智能技術在工業機械制造諸階段，均可以進行有效應用。因此，建議工業機械制造類企業，盡可能在當前階段按照“具體需求，具體分析，針對性應用”的思路，選擇一些適配性較高的智能技術，將其應用到結構設計、加工控制、故障診斷、生產仿真等各方面。

參考文獻

[1] 高維艷.探析機械制造工程和自動化技術的發展[J].新型工業化，2022，12（2）：129-130.

[2] 劉洪亮.工程機械再制造及其關鍵技術探究[J].智能建筑與工程機械，2022，4（4）：60-62.

[3] 國建會.國有機械制造企業工程項目采購管理研究[J].內燃機與配件，2022，10（3）：187.

[4] 駱梅.機械工程設備精細化管理在制造業中的應用[J].現代工業經濟和信息化，2022，12（3）：130-132.

[5] 李建都.機械工程自動化在制造業中的標準化應用[J].數字通信世界，2022，8（9）：136.