機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化的設(shè)計(jì)原則與發(fā)展趨勢(shì)

孫文龍

(常州劉國鈞高等職業(yè)技術(shù)學(xué)校，江蘇 常州 213025)

自動(dòng)化技術(shù)及信息技術(shù)的發(fā)展使得機(jī)械工作不再是簡(jiǎn)單地重復(fù)，而是利用各種程序來完成智能化操作，實(shí)現(xiàn)了機(jī)械的智能化操作與維護(hù)，大大提升了機(jī)械工作效率與總體穩(wěn)定性，在工作時(shí)能夠更加精準(zhǔn)地完成任務(wù)。以生化、電腦、通訊為基礎(chǔ)的自動(dòng)化設(shè)計(jì)與指令機(jī)構(gòu)替代了人工，智能程序能夠更好地完成檢測(cè)、分析與處理等工作，自動(dòng)化程度的全面提升有助于實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)計(jì)制造的可持續(xù)發(fā)展。

1 機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化的設(shè)計(jì)原則

1.1 有效滿足設(shè)備需求

機(jī)械設(shè)備的設(shè)計(jì)與制造是為了更好地滿足人們的使用需要，特別是工業(yè)生產(chǎn)，對(duì)機(jī)械設(shè)備的效率與可靠性都提出了較高要求。不同產(chǎn)品的核心競(jìng)爭(zhēng)力與主要工作目標(biāo)是不同的，例如車床，必須在短時(shí)間內(nèi)完成高精度零部件的加工，因此，在機(jī)械設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)必須要充分考慮到用戶對(duì)機(jī)械的使用要求，明確機(jī)械的具體應(yīng)用環(huán)節(jié)，準(zhǔn)確把握機(jī)械設(shè)計(jì)的主要目標(biāo)與研究方向，確保產(chǎn)品在制造和生產(chǎn)后能夠較好地實(shí)現(xiàn)其應(yīng)有功能，以滿足用戶的不同需求。

1.2 保證機(jī)械操作簡(jiǎn)便

傳統(tǒng)機(jī)械在投入使用后往往需要操作人員通過復(fù)雜的程序和方式進(jìn)行控制，這對(duì)于機(jī)械的使用和維護(hù)都提出了較高要求，精度控制和品質(zhì)控制的難度也大大提升。人性化設(shè)計(jì)考慮的缺失導(dǎo)致傳統(tǒng)機(jī)械設(shè)備占地面積較大、操作步驟復(fù)雜、后期維護(hù)檢修不易等問題普遍存在，而機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化的引入則能夠?qū)C(jī)械的各種功能進(jìn)行有效整合，有效減少了產(chǎn)品使用的難度，使機(jī)械操作更為簡(jiǎn)便。

1.3 提升機(jī)械產(chǎn)品品質(zhì)

自動(dòng)化技術(shù)的引入使得來自機(jī)械運(yùn)行與生產(chǎn)環(huán)節(jié)人為因素的影響大大減少，人工操作帶來的負(fù)面影響也被最大程度降低，生產(chǎn)效率與生產(chǎn)質(zhì)量得到了根本性提高，機(jī)械實(shí)現(xiàn)了長(zhǎng)期的連續(xù)穩(wěn)定運(yùn)行，工人也可以從繁重的流水線操作轉(zhuǎn)向自動(dòng)化控制，有效節(jié)省了人力與物力的投入。系統(tǒng)自動(dòng)化運(yùn)行可以保證整個(gè)生產(chǎn)流程的控制更加精準(zhǔn)，產(chǎn)品的生產(chǎn)精度與生產(chǎn)效率得到同步提升，有助于提升整體機(jī)械產(chǎn)品的品質(zhì)。

1.4 充分利用先進(jìn)技術(shù)

將信息技術(shù)引入機(jī)械設(shè)計(jì)制造領(lǐng)域能夠切實(shí)提升產(chǎn)品系統(tǒng)性能，保證設(shè)備的智能化與人性化。在生產(chǎn)過程中，機(jī)床與生產(chǎn)設(shè)施的使用能夠有效改變機(jī)器形狀與結(jié)構(gòu)，提升了產(chǎn)品的質(zhì)量與性能。利用信息技術(shù)對(duì)機(jī)械設(shè)計(jì)進(jìn)行處理能夠進(jìn)一步提升信息處理的全面性，可以將各種信息有效引入設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，使強(qiáng)大的信息處理功能能夠?qū)⒏鞣N資料直觀地呈現(xiàn)在設(shè)計(jì)者與生產(chǎn)者面前。先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用能夠使機(jī)械設(shè)計(jì)與制造更加科學(xué)、高效、智能，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)機(jī)械設(shè)計(jì)制造水平的持續(xù)提升。

2 機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化的發(fā)展現(xiàn)狀

2.1 機(jī)械設(shè)計(jì)方法

一些發(fā)達(dá)國家在機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域展開了深入研究，特別是對(duì)設(shè)計(jì)準(zhǔn)則保持了高度重視，不僅僅針對(duì)不同的機(jī)械領(lǐng)域制訂了非常詳細(xì)的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，而且還會(huì)及時(shí)更新數(shù)據(jù)，新型設(shè)計(jì)方法的引入保證了設(shè)計(jì)始終與時(shí)代發(fā)展相適應(yīng)。目前，大量企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了無紙化辦公，機(jī)械圖紙的設(shè)計(jì)與傳輸全部通過計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)來完成。CAD作為機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的輔助工具被我國企業(yè)紛紛引入，在機(jī)械設(shè)計(jì)方面同時(shí)參考了一些發(fā)達(dá)國家的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)，有效縮小了我國與發(fā)達(dá)國家在機(jī)械設(shè)計(jì)領(lǐng)域的差距，但仍有部分小型企業(yè)在沿用傳統(tǒng)的設(shè)計(jì)方式，這會(huì)影響到這些企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力的提升。

2.2 機(jī)械制造工藝

機(jī)械設(shè)備在制造環(huán)節(jié)選擇的工藝和工具會(huì)在很大程度上影響到產(chǎn)品的質(zhì)量。通過機(jī)械制造工藝的改進(jìn)和加工方法的優(yōu)化能夠有效提升自動(dòng)化水平，使機(jī)械制造的質(zhì)量與水平得到根本性提升。發(fā)達(dá)國家在機(jī)械加工方法與加工工藝方面投入了大量資金與人力來展開深度研究，包括激光加工、電磁加工、復(fù)合加工等方式在內(nèi)的全新技術(shù)被廣泛應(yīng)用，機(jī)械加工設(shè)備實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。但我國機(jī)械制造工藝發(fā)展速度非常緩慢，關(guān)于新工藝的研究與應(yīng)用較少，很多制造廠家還在沿用具有數(shù)十年歷史的設(shè)備，自動(dòng)化水平無法得到保證。

3 機(jī)械設(shè)計(jì)及自動(dòng)化的發(fā)展趨勢(shì)

3.1 網(wǎng)絡(luò)化

互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與機(jī)械設(shè)計(jì)制造及自動(dòng)化的融合能夠更好地實(shí)現(xiàn)機(jī)電設(shè)備一體化。遠(yuǎn)程控制與遠(yuǎn)程監(jiān)視能夠保證對(duì)制造過程展開全面控制，進(jìn)而對(duì)全過程展開有效監(jiān)管，從根本上改變了機(jī)械生產(chǎn)方式，有效解放了工人，在減少人力、物力投入的同時(shí)還保證了生產(chǎn)效率與生產(chǎn)質(zhì)量。

3.2 智能化

機(jī)械自動(dòng)化技術(shù)的應(yīng)用是為了有效提升企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，確保企業(yè)提供的產(chǎn)品能夠更好地契合市場(chǎng)需求。網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展正推動(dòng)自動(dòng)化技術(shù)向智能化方向發(fā)展，逐步革新了傳統(tǒng)設(shè)計(jì)與制造技術(shù)。在機(jī)械制造控制系統(tǒng)中，生理學(xué)、心理學(xué)和運(yùn)籌學(xué)的運(yùn)用能夠保證人工智能的順利落實(shí)，可以用智能技術(shù)替代一定的人工工作，使決策速度與準(zhǔn)確性得到大幅提升。

3.3 綠色化

綠色化發(fā)展是機(jī)械生產(chǎn)制造全流程的創(chuàng)新，包括制造材料、產(chǎn)品設(shè)計(jì)、制造工藝、生產(chǎn)管理、產(chǎn)品包裝和產(chǎn)品銷售等方面的綠色創(chuàng)新，同時(shí)加強(qiáng)產(chǎn)品的回收利用，提高機(jī)械產(chǎn)品的使用率與可回收率，優(yōu)化資源配置。

4 大數(shù)據(jù)技術(shù)在機(jī)械制造及故障診斷領(lǐng)域的應(yīng)用

進(jìn)行機(jī)械故障的診斷要先利用先進(jìn)的傳感技術(shù)獲取機(jī)械的運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，同時(shí)檢測(cè)各個(gè)部件的運(yùn)行情況，對(duì)于從中發(fā)現(xiàn)的異常信號(hào)要展開進(jìn)一步分析診斷及故障處理。機(jī)械故障的判斷需要利用聲學(xué)、信號(hào)學(xué)和摩擦學(xué)等領(lǐng)域的知識(shí)，通過不同途徑獲得的信號(hào)必須要經(jīng)過分析才能夠具有應(yīng)用價(jià)值。以信號(hào)處理基礎(chǔ)為基礎(chǔ)特征的機(jī)械故障信息表能夠幫助技術(shù)人員在最短時(shí)間內(nèi)作出判斷，這也是大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于故障診斷的雛形。從廣義范圍來看，機(jī)械智能故障診斷包括了三個(gè)方面：第一，智能診斷需要獲取信號(hào)，并根據(jù)機(jī)械設(shè)備監(jiān)測(cè)信號(hào)判斷設(shè)備是否健康。第二，對(duì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)展開分析，評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的主要特征，進(jìn)而判斷機(jī)械故障的具體信息內(nèi)容。第三，從提取特征中挖掘信號(hào)特征，進(jìn)而建立智能模型。先進(jìn)的傳感技術(shù)能夠更好地呈現(xiàn)出信息特點(diǎn)，這是機(jī)械故障診斷的基礎(chǔ)。機(jī)械故障由多個(gè)方面構(gòu)成，其中涉及動(dòng)力學(xué)、聲學(xué)、摩擦學(xué)和熱力學(xué)等物理信息，目前的研究主要圍繞震動(dòng)信號(hào)、聲場(chǎng)信號(hào)、聲發(fā)射信號(hào)及其他信號(hào)展開。特征提取的基礎(chǔ)是信號(hào)處理技術(shù)，這是實(shí)現(xiàn)機(jī)械故障信息表征的主要方式，機(jī)械設(shè)備出現(xiàn)故障后會(huì)在不同方面具有直觀呈現(xiàn)，其中包括時(shí)域、頻域、視頻，等等。故障識(shí)別是根據(jù)提取到的信號(hào)建立人工智能模型，進(jìn)而通過模型提供的信息判斷機(jī)械裝配故障，同時(shí)對(duì)機(jī)械的壽命做出預(yù)測(cè)。壽命預(yù)測(cè)能夠更好地評(píng)價(jià)設(shè)備可能存在的問題，具有廣闊的發(fā)展前景。

機(jī)械大數(shù)據(jù)包含了大量的信息與知識(shí)，能夠從高角度和高層次幫助技術(shù)人員更加有效地識(shí)別機(jī)械裝備運(yùn)行狀態(tài)，使技術(shù)人員的洞察能力和決策能力能夠得到有效提升，這些內(nèi)容往往蘊(yùn)藏于數(shù)據(jù)之中，可根據(jù)相關(guān)理論及技術(shù)方法對(duì)數(shù)據(jù)展開梳理與分析?，F(xiàn)有研究主要從單一物理信號(hào)診斷入手，設(shè)備收集的數(shù)據(jù)范圍與數(shù)據(jù)數(shù)量并不多，專家必須要從中選擇最有效的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，傳感器網(wǎng)絡(luò)的建立能夠非常全面地反映出裝備狀態(tài)，但各種信號(hào)源的差異性較為明顯，采樣模式也各不相同，數(shù)據(jù)密度與數(shù)據(jù)質(zhì)量會(huì)受到直接影響，數(shù)據(jù)將呈現(xiàn)出碎片化特征，如果依然依靠技術(shù)人員進(jìn)行篩選，將會(huì)導(dǎo)致有效數(shù)據(jù)無法得到準(zhǔn)確篩查。

數(shù)據(jù)是機(jī)械故障大數(shù)據(jù)診斷的基礎(chǔ)，建立標(biāo)準(zhǔn)化的大數(shù)據(jù)庫對(duì)于診斷而言非常重要。獲取、存儲(chǔ)、傳輸是大數(shù)據(jù)庫建立的主要依據(jù)，企業(yè)可以長(zhǎng)期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行監(jiān)測(cè)并從中獲取最有效的數(shù)據(jù)。機(jī)械數(shù)據(jù)的規(guī)模非常龐大，數(shù)據(jù)來源多樣而分散，非常容易受到各種因素的干擾。針對(duì)大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，數(shù)據(jù)收集與處理必須要通過可靠的數(shù)據(jù)傳感與診斷來實(shí)現(xiàn)，可通過多元信號(hào)的重采樣、尺度與維度控制來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的意志。機(jī)械設(shè)備的故障往往蘊(yùn)藏于數(shù)據(jù)之中，可通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)信號(hào)解析來準(zhǔn)確獲取數(shù)據(jù)的典型特征，并從中提取機(jī)械故障，這樣才能更好地發(fā)揮出大數(shù)據(jù)的價(jià)值。大數(shù)據(jù)下的智能診斷離不開深度學(xué)習(xí)，可通過深層次學(xué)習(xí)構(gòu)建深層模型。