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人工智能课程报告 摘要：自上世纪五十年代以来，经过了几个阶段的不断探索和发展，人工智能在模式识别、知识工程、机器人等领域已经取得重大成就，但是离真正意义上的的人类智能还相差甚远。
但是进入新世纪以来，随着信息技术的快速进步，与人工智能相关的技术水平也得到了相应的提高。
尤其是随着因特网的普及和应用，对人工智能的需求，变得越来越迫切，也给人工智能的研究提供了新的更加广泛的舞台。
本文强调在当今的网络时代，作为信息技术的先导，人工智能学习在人工智能科学领域中是一个着非常值得关注的研究方向，要在学科交叉研究中实现人工智能学习的发展与创新，就要关注认知科学、脑科学、生物智能、物理学、复杂网络、计算机科学与人工智能之间的交叉渗透点，尤其是重视认知物理学的研究。
自然语言是人类思维活动的载体，是人工智能学习研究知识表示无法回避的直接对象，要对语言中的概念建立起能够定量表示的不确定性转换模型，发展不确定性人工智能；要利用现实生活中复杂网络的小世界模型和无尺度特性，把网络拓扑作为知识表示的一种新方法，研究网络拓扑的演化与网络动力学行为，研究网络化了的智能，从而适应信息时代数据挖掘的普遍要求，迎接人工智能学习与应用领域新的辉煌。
概述 自20世纪90年代以来，随着全球化的形式与国际竞争的日益激烈，对人工智能技术的研究与应用变的越来越被人们关注，且人工智能在制造中的运用以成为实现制造的知识化、自动化、柔性化以实现对市场的快速响应的关键。
人工智能是一门研究人类智能的机理以及如何用机器模拟人的智能的学科。
从后一种意义上讲，人工智能又被称为“机器智能”或“智能模拟”。
人工智能是在现代电子计算机出现之后才发展起来的，它一方面成为人类智能的延长，另一方面又为探讨人类智能机理提供了新的理论和研究方法。
学习机制的研究是人工智能研究的一项核心课题。
它是智能系统具有适应性与性能自完善功能的基础。
学习过程具有以下特点：学习行为一般具有明显的目的性，其结果是获取知识；学习系统中结构的变化是定向的，要么由学习算法决定，要么由环境决定；学习系统是构造智能系统的中心骨架，它是全面组织与保存系统知识的场所。
因此，人工智能学习研究的一个主要目的是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
但是，不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。
一.人工智能学习的历史性基础和发展步伐 人工智能学习的发展历史是和计算机科学与技术的发展史联系在一起的。
除了计算机科学以外，人工智能还涉及信息论、控制论、自动化、仿生学、生物学、心理学、数理逻辑、语言学、医学和哲学等多门学科。
一般认为，人工智能的思想萌芽可以追溯到德国著名数学家和哲学家莱布尼茨(Leibnitz，1646-1716)提出的通用语言设想。
这一设想的要点是：建立一种通用的符号语言，用这个语言中的符号表达“思想内容”，用符号之间的形式关系表达“思想内容”之间的逻辑关系。
于是，在“通用语言”中可以实现“思维的机械化”这一设想可以看成是对人工智能的最早描述。
计算机科学的创始人图灵被认为是“人工智能之父”，他着重研究了一台计算机应满足怎样的条件才能称为是“有智能的”。
1950年他提出了著名的“图灵实验”：让一个人和一台计算机分别处于两个房间里，与外界的联系仅仅通过键盘和打印机。
由人类裁判员向房间里的人和计算机提问，并通过人和计算机的回答来判断哪个房间里是人、哪个房间里是计算机。
图灵认为，如果“中等程度”的裁判员不能正确地区分，则这样的计算机可以称为是有智能的。
“图灵实验”是关于智能标准的一个明确定义。
有趣的是，尽管后来有些计算机已经通过了图灵实验，但人们并不承认这些计算机是有智能的。
这反映出人们对智能标准的认识更深入、对人工智能的要求更高了。
图灵和冯·诺依曼的上述工作，以及麦克考洛和匹茨对神经元网的数学模型的研究，构成了人工智能的初创阶段，这其实也是人工智能学习的开始。
人工智能早期研究给人的深刻印象是博羿，与自动定理证明的研究意义不限于数学一样，搜索的研究意义也不限于博弈。
根据认知心理学的信息处理学派的观点，人类思维过程的很大一部分可以抽象为从问题的初始状态经中间状态到达终止状态的过程，因此可以转化为一个搜索问题，由机器自动地完成。
例如“规划”问题。
设想一台机器人被要求完成一项复杂任务，该任务包含很多不同的子任务，其中某些子任务只有在另一些子任务完成之后才能进行。
这时，机器人需要事先“设想”一个可行的行动方案，使得依照该方案采取行动可以顺利完成任务。
“规划”即找出一个可行的行动案，可以通过以其子任务为状态、以其子任务间依赖关系为直接后继关系的状态空间中的搜索来实现。
人工智能的早期研究还包括自然语言理解、计算机视觉和机器人等等。
通过大量研究发现，仅仅依靠自动推理的搜索等通用问题求解手段是远远不够的。
Newell和Simon等人的认知心理学研究表明，各个领域的专家之所以在其专业领域内表现出非凡的能力，主要是因为专家拥有丰富的专门知识(领域知识和经验)。
70年代中期，Feigenbaum提出知识工程概念，标志着人工智能进入第二个发展时期。
知识工程强调知识在问题求解中的作用；相应地，研究内容也划分为三个方面：知识获取，知识表示和知识利用。
知识获取研究怎样有效地获得专家知识；知识表示研究怎样将专家知识表示成在计算机内易于存储、易于使用的形式；知识利用研究怎样利用已得到恰当表示的专家知识去解决具体领域内的问题。
知识工程的主要技术手段是在早期成果的基础上发展起来的，特别是知识利用，主要依靠自动推理和搜索的技术成果。
在知识表示方面，除使用早期工作中出现的逻辑表示法和过程表示法之外，还发展了在联想记忆和自然语言理解研究中提出的语义网表示法，进而引入了框架表示法，概念依赖和脚本表示法以及产生式表示法等等各种不同方法。
与早期研究不同，知识工程强调实际应用。
主要的应用成果是各种专家系统。
专家系统的核心部件包括：(a)表达包括专家知识和其他知识的知识库。
(b)利用知识解决问题的推理机。
大型专家系统的开发周期往往长达10余年，其主要原因在于知识获取。
领域专家虽然能够很好地解决问题，却往往说不清自己是怎么解决的，使用了哪些知识。
这使得负责收集专家知识的知识工程师很难有效地完成知识获取任务。
这种状况极大的激发了自动 知识获取----机器学习研究的深入发展。
已经得到较多研究的机器学习方法包括：归纳学习、类比学习、解释学习、强化学习和进化学习等等。
机器学习的研究目标是：让机器从自己或“别人”的问题求解经验中获取相关的知识和技能，从而提高解决问题的能力。
80年代以来，随着计算机网络的普及，特别是Internet的出现，各种计算机技术包括人工智能技术的广泛应用推动着人机关系的重大变化。
据日美等国未来学家的预测，人机关系正在迅速地从“以人为纽带”的传统模式向“以机为纽带”的新模式转变人机关系的这一转变将引起社会生产方式和生活方式的巨大变化，同时也向人工智能乃至整个信息技术提出了新的课题。
这促使人工智能进入第三个发展时期。
在这个新的发展时期中，人工智能面临一系列新的应用需求。
首先是需要提供强有力的技术手段，以支持分布式协同工作方式，现代生产是一种社会化大生产，来自不同专业的工作者在不同或相同的时间、地点从事着同一任务的不同子任务。
这要求计算机不仅为每一项子任务提供辅助和支持，更需要为子任务之间的协调提供辅助和支持。
由于各个子任务在很大程度上可以独立地进行，子任务之间的关系必然呈现出动态变化和难以预测的特点。
于是，子任务之间的协调（即对分布协同工作的支持）向人工智能乃至整个信息技术以及基础理论提出了巨大的挑战。
其次，网络化推进了信息化，使原本分散孤立的数据库形成一个互连的整体，即一个共同的信息空间。
尽管现有的浏览器和搜索引擎为用户在网上查找信息提供了必要的帮助，这种帮助是远远不够的，以至于“信息过载”与“信息迷失”状况日益严重。
更强大的智能型信息服务工具已成为广大用户的迫切需要。
另一方面，信息空间对人类的价值不仅在于单独的信息条目（比如某厂家生产出了某一新产品的信息），还远在于一大类信息中隐藏着的普遍性知识（比如某个行业供求关系的变化趋势）。
于是，数据中的知识发现也成为一项迫切的研究课题。
机器人始终是现代工业的迫切需求。
随着机器人技术的发展，研究重点已经转向能在动态、不可预测环境中独立工作的自主机器人，以及能与其他机器人（包括人）协作的机器人。
显然，这种机器人之间的合作可以看成是物理世界中的分布式协同工作，因而包括相同的理论和技术问题。
由此可见，人工智能第三发展时期的突出特点是研究能够在动态、不可预测环境中自主、协调工作的计算机系统，这种系统被称为Agent 。
目前，正围绕着Agent的理论、Agent的体系结构和Agent语言三个方面展开研究，并已产生一系列重要的新思想、新理论、新方法和新技术。
在这一研究中，人工智能呈现一种与软件工程、分布式计算以及通讯技术相互融合的趋势。
Agent研究的应用不限于生产和工作，还深入到人们的学习和娱乐等各个方面。
例如，Agent与虚拟现实相结合而产生的虚拟训练系统，可以使学生在不实际操纵飞机的情况下学飞行的基本技能；类似地，也可使顾客“享受”实战的“滋味”。
我国也先后成立中国人工智能学会、中国计算机学会人工智能和模式识别专业委员会和中国自动化学会模式识别与机器智能专业委员会等学术团体，开展这方面的学术交流。
此外国家还着手兴建了若干个与人工智能研究有关的国家重点实验室，这些都将促进我国人工智能的研究，为这一学科的发展作出贡献。
综观人工智能学习的发展历程，可以看出它始终遵循的基本思路。
首先是强调人类智能的人工实现而不是单纯的模拟，以便尽可能地为人类的实际需要服务。
其次是强调多学科的交叉结合，数学、信息科学、生物学、心理学、生理学、生态学以及非线性科学等等越来越多的新生学科被融入到人工智能学习的研究之中。
二.人工智能学习的主要技术及其发展趋势 目前人工智能学习研究的3个热点是：智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统。
智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。
为了实现这一目标，要求计算机能够看懂文字、听懂语言、说话表达，甚至能够进行不同语言之间的翻译，而这些功能的实现又依赖于知识表示方法的研究。
因此，智能接口技术的研究既有巨大的应用价值，又有基础的理论意义。
目前，智能接口技术已经取得了显著成果，文字识别、语音识别、语音合成、图像识别、机器翻译以及自然语言理解等技术已经开始实用化。
数据挖掘就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。
数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。
主要研究内容包括基础理论、发现算法、数据仓库、可视化技术、定性定量互换模型、知识表示方法、发现知识的维护和再利用、半结构化和非结构化数据中的知识发现以及网上数据挖掘等。
主体是具有信念、愿望、意图、能力、选择和承诺等心智状态的实体，比对象的粒度更大，智能性更高，而且具有一定自主性。
主体试图自治地、独立地完成任务，而且可以和环境交互，与其他主体通信，通过规划达到目标。
多主体系统主要研究在逻辑上或物理上分离的多个主体之间进行协调智能行为，最终实现问题求解。
目前对主体和多主体系统的研究主要集中在主体和多主体理论、主体的体系结构和组织、主体语言、主体之间的协作和协调、通信和交互技术、多主体学习以及多主体系统应用等方面。
新一代的智能技术是指80年代以来迅速发展起来的以神经网络（ANN）、进化计算、模糊逻辑、Agent为主要代表的计算只能技术，其中主要具有学习进化与自组织的能力。
神经网络也就是模拟人脑中神经元的功能，希望通过模拟人脑最基本的单位神经元功能来模拟人脑的功能。
它通过一定的范例训练构成的神经网络，就象教一个小孩子一样，在训练结束后，这个神经网络就可以完成特定的功能了。
它是通过范例的学习，修改了知识库和推理机的结构，达到实现人工智能的目的。
最后还有一个应用领域，就是模型识别，我想它应该在知识挖掘中应用不小，因为现在工程中的获得的数据越来越多，要想人为地从这些数据中确定某一规律都不容易，更不要说在这些数据中发现新规律了，因此有必要进行数据挖掘，它的应用对于决策支持系统将有着巨大的意义。
人可以思考，人工智能也需要思考，这就是推理；人可以学习，人工智能也就需要学习；人可以拥有知识，那么人工智能也就需要拥有知识。
人工智能是为了模拟人类大脑的活动的，人类已经可以用许多新技术新材料代替人体的许多功能，只要模拟了人的大脑，人就可以完成人工生命的研究工作，人创造自己，这不但在科学上，而且在哲学上都具有划时代的意义。
学习是指系统适应环境而产生的适应性变化，它使得系统在完成类似任务时更加有效。
80年代以来，ANN的学习机制再次得到人们的重视，基于连接机制的亚符号学习又一次成为的当今学习机制研究的热点，提出了竞争学习，进化学习、加强学习等各种新的学习机制。
机械式学习。
它的另一个名称死记式学习能够直接体现它的特点，这是一种最简单的，最原始的学习方法，也是机器的强项，人的弱项。
指导式学习。
这种学习方式是由外部环境向系统提供一般性的指示或建议，系统把它们具体地转化为细节知识并送入知识库中，在学习过程中要对反复对知识进行评价，使其不断完善。
归纳学习。
我们看到，机器所善长的不是归纳，而是演绎，它适用于从特殊到一般，而不太适应从一般到特殊，从特殊到一般的归纳是人类所特有的，是智慧的标志。
具体的归纳学习方法有许多，但它们的本质就是让计算机学会从一般中得出规律。
类比学习。
类比也就是通过对相似事物进行比较所进行的一种学习。
它的基础是类比推理，也就是把新事物和记忆中的老事物进行比较，如果发现它们之间有些属性是相同的，那么可以（假定地）推断出它们的另外一些属性也是相同的。
基于解释的学习。
这是近年来兴起的一种新的学习方法。
它不是通过归纳或类比进行学习，而是通过运用相关的领域知识及一个训练实例来对某一目标概念进行学习，并最终生成这个目标概念的一般描述，这个一般描述是一个可形式化表示的一般性知识。
增强式学习（ReinforcementLearning）是一种基于行为方法的半监督学习。
一般的学习方法分两类，一类是上文提到的基于模型的，在这种方法，智能体需要环境确切的模型，具有较高的智能，但不适合于不确定的动态环境；另一种是基于行为的方法，在这种方法中，不需要环境的确切模型，采用分层结构，高层行为可以调整和抑制低层的行为能力，但每层中都具有其自主的确定权，如[3]中的Holonic智能制造系统。
增强式具有这些优点，故常用于机器人足球赛[4]、狩猎问题、甚至战争指挥中[5]，但是这些都只是理论上的研究，因为机器人足球赛的本身目的也是为了测试人工智能的可用性，且更不可能去让战争去由电脑而不是人去指挥了。
使用强化学习的Agent最早是出现与遗传算法中，使用“Ethogenetics（行为遗传）”的思想，突破了人们长期以来关于一个编码串对应于组合优化问题所有策略变量的一个组合方式的传统、静态的认识，而将一个编码串看成某个智能主体(Agent)主动进行的一系列决策行为的结果。
人工智能学习可能会向以下几个方面发展：模糊处理、并行化、神经网络和机器情感。
目前，人工智能的推理功能已获突破，学习及联想功能正在研究之中，下一步就是模仿人类右脑的模糊处理功能和整个大脑的并行化处理功能。
人工神经网络是未来人工智能应用的新领域，未来智能计算机的构成，可能就是作为主机的冯·诺依曼机与作为智能外围的人工神经网络的结合。
研究表明：情感是智能的一部分，而不是与智能相分离的，因此人工智能领域的下一个突破可能在于赋予计算机情感能力。
情感能力对于计算机与人的自然交往至关重要。
通过以上的学习方法就是为了得到知识，通过一种方便的方法得到知识。
前面已经说过了，因为机器的思考方式和人类的思考方式大有不同之处，因此让机器通过自己学习生成自己便于理解和使用的知识，也不失为机器学习的目标之一。
人工智能一直处于计算机技术的前沿，人工智能研究的理论和发现在很大程度上将决定计算机技术的发展方向。
由于计算机芯片的微型化已接近极限。
人们越来越寄希望于全新的计算机技术能够带动人工智能的发展。
目前至少有三种技术有可能引发全新的革命，它们是光子计算机、量子计算机和生物计算机。
结束语 许多科学家断言，机器的智慧会迅速超过阿尔伯特·爱因斯坦和斯蒂芬·霍金的智慧之和。
著名物理学家斯蒂芬·霍金认为，就像人类可以凭借其高超的捣弄数字的能力来设计计算机一样，智能机器将创造出性能更好的计算机。
最迟到本世纪中叶而且很可能还要快得多，计算机的智能也许就会超出人类的智能。
本文对学习中的一些方法进行基本的叙述并阐述了其发展的趋势，但是在一般的学习中，使用基于行为的方法仍旧是最受人关注的；文中介绍了几种强化学习方法的变形，并对他们的运用进行了一定的叙述。
在一定程度上，他们实现仿真的可行行。
但是这些仿真大多都是验证性的，真正的人工智能在实际生产中的运用仍旧是一个需要研究的课题。
最后，我们来总结一下，人工智能学习的各个研究领域。
参照人在各种活动中的功能，我们可以得到人工智能的领域也不过就是代替人的活动而已。
哪个领域有人进行的智力活动，哪个领域就是人工智能学习研究的领域。
人工智能学习就是为了应用机器的长处来帮助人类进行智力活动。
人工智能学习研究的目的就是要模拟人类神经系统的功能。
但随着技术及技术的发展，人工智能学习的方法还会有所变化也更加会引起我们的关注。
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自动控制原理与系统专业课
1相关资料显示：自制原理与系统课程动化、机电一体化、电气工程等的专业课,其具有很强的综合性和实践性,学习难度较大。
自动控制原理与系统课程面向二、三年级学生开设。
该课程是在掌握闭环控制系统的基本规律和交、直流调速控制系统的基本方法与相关理论的基础上研究各种电力拖动系统调速控制问题。
该课程具有综合性、实践性强的特点。
2本课程是电气自动化专业必修的一门专业主干课。
主要教学内容以反馈控制理论为核心，研究控制系统建模方法、线性系统的分析与设计方法及自动控制系统的工作原理、自动调节过程等内容。
通过本课程的学习，培养学生掌握自动控制理论、具有自动控制系统的安装、调试、运行、维护等应用能力。
3教学的主要内容为：自动控制系统概述自动控制系统的数学模型自动控制系统的时域分析法率特性自动控制系统的校正直流调速系统直流调速系统的工程设计方法
电池PACK是什么意思
ATP是整个ATC系统的基础。
ATO和ATS子系统都依托于ATP子系统的工作。
列车自动防护系统（ATP）亦称列车超速防护系统，其功能为列车超过规定速度时即自动制动，当车载设备接收地面限速信息，经信息处理后与实际速度比较，当列车实际速度超过限速后，由制动装置控制列车制动系统制动。
ATP自动检测列车实际运行位置，自动确定列车最大安全运行速度，连续不间断地实行速度监督，实现超速防护，自动监测列车运行间隔，以保证实现规定地行车间隔。
列车自动驾驶是一种完整的闭环自动控制系统，即列车一方面检测本列车的实际行车速度，另一方面连续获取地面给予的最大允许车速，经过计算机的解算，并依据其他与行车有关的因素如机车牵引特性、区间坡道、弯道等，求得最佳的行车速度，控制列车加速或减速，甚至制动。
在列车自动驾驶系统中，司机起监督作用，因此要求这种系统获得最大允许车速的信道和求解最佳速度的机车计算机等，要有更高的可靠性和实用性。
目前列车自动操纵已应用在地下铁道和市郊或两市之间直达的客运干线上。
随着微型计算机技术飞速发展，我国已经自主研发完成故障-安全型的列车自动操纵系统。
ATO辅助ATP工作，接受来自ATP的信息，其中有ATP速度指令、列车实际速度和列车走行距离。
此外还从ATS子系统和地面标志线圈接受到列车运行等级等信息。
根据以上信息，ATO通过牵引\\\/制动线控制列车，使其维持在一个参考速度上运行；并在设有屏蔽门地站台准确停车。
列车自动监督主要是通过计算机来组织和控制行车的一套完整的行车指挥系统。
ATS将现场的行车信息及时传输到行车指挥中心，中心将行车信息综合后，适时无误的向现场下达行车指令，以保证准确、快速、安全、可靠。
ATS功能：自动进行列车运行图管理，及时调整运行计划，监控列车进路，自动显示列车运行和设备状态，完成电气集中联锁和自动闭塞的要求，自动绘制列车实际运行图，车站旅客导向，车辆检修期的管理，列车的模拟仿真等。
计算机联锁（CI）利用计算机对车站作业人员的操作命令及现场表示的信息进行逻辑运算，从而实现对信号机及道岔等进行集中控制，使其达到相互制约的车站联锁设备，即微机集中联锁。
它是一种由计算机及其他一些电子、电磁器件组成的具有故障― 安全性能的实时控制系统。
为了保证车站行车安全和调车作业安全，对信号机与道岔之间及信号机与信号机之间所应满足的联锁要求，参见“联锁”条目。
计算机联锁系统由硬件设备和软件设备构成。
硬件设备包括联锁计算机（完成联锁功能和显示功）、安全检验计算机（用以检验联锁计算机的运行情况，发现故障可导向安全）、彩色监视器、微型集中操纵台、安全继电输入输出接口柜、计算机联锁专用电源屏以及现场信号机、转辙机、轨道电路等室外设备。
软件设备是实现进路、信号机和道岔相互制约的核心部分，由两部分组成：一是参与联锁运算的车站数据库；二是进行联锁逻辑运算，完成联锁功能的应用程序。
车站数据库包括车站赋值表、车站联锁表、按钮进路表、车站显示数据等。
应用程序由多个程序模块组成，即系统管理程序模块、时钟中断管理程序模块、表示信息采集及信息处理程序模块、操作命令输入及分析程序模块、选路及转岔程序模块、信号开放程序模块、解锁程序模块和站场彩色监视器显示程序模块等。
兰州理工大学控制理论与控制工程的研究生就业方向及情况
机电一体化技用与发展 摘要:机电一体化是一种复合技术,是机械技术与微电子技术、信息技术互透的产物,是机电工业发展的必然趋势。
文章简述了机电一体化技术的基本结构组成和主要应用领域,并指出其发展趋势。
关键词:机械工业;机电一体化;数控;模块化 现代科学技术的发展极大地推动了不同学科的交叉与渗透,引起了工程领域的技术改造与革命。
在机械工程领域,由于微电子技术和计算机技术的迅速发展及其向机械工业的渗透所形成的机电一体化,使机械工业的技术结构、产品机构、功能与构成、生产方式及管理体系发生了巨大变化,使工业生产由“机械电气化”迈入了“机电 一体化”为特征的发展阶段。
一、机电一体化的核心技术 机电一体化包括软件和硬件两方面技术。
硬件是由机械本体、传感器、信息处 理单元和驱动单元等部分组成。
因此,为加速推进机电一体化的发展,必须从以下 几方面着手。
(一)机械本体技术 机械本体必须从改善性能、减轻质量和提高精度等几方面考虑。
现代机械产品一般都是以钢铁材料为主,为了减轻质量除了在结构上加以改进,还应考虑利用非金属复合材料。
只有机械本体减轻了重量,才有可能实现驱动系统的小型化,进而在控制方面改善快速响应特性,减少能量消耗,提高效率。
(二)传感技术 传感器的问题集中在提高可靠性、灵 敏度和精确度方面,提高可靠性与防干扰 有着直接的关系。
为了避免电干扰,目前 有采用光纤电缆传感器的趋势。
对外部信 息传感器来说,目前主要发展非接触型检 测技术。
(三)信息处理技术 机电一体化与微电子学的显著进步、 信息处理设备(特别是微型计算机)的普 及应用紧密相连。
为进一步发展机电一体 化,必须提高信息处理设备的可靠性,包 括模\\\/数转换设备的可靠性和分时处理 的输入输出的可靠性,进而提高处理速 度,并解决抗干扰及标准化问题。
(四)驱动技术 电机作为驱动机构已被广泛采用,但 在快速响应和效率等方面还存在一些问 题。
目前,正在积极发展内部装有编码器 的电机以及控制专用组件-传感器-电 机三位一体的伺服驱动单元。
(五)接口技术 为了与计算机进行通信,必须使数据 传递的格式标准化、规格化。
接口采用同 一标准规格不仅有利于信息传递和维修, 而且可以简化设计。
目前,技术人员正致 力于开发低成本、高速串行的接口,来解 决信号电缆非接触化、光导纤维以及光藕 器的大容量化、小型化、标准化等问题。
(六)软件技术 软件与硬件必须协调一致地发展。
为 了减少软件的研制成本,提高生产维修的 效率,要逐步推行软件标准化,包括程序 标准化、程序模块化、软件程序的固化、推 行软件工程等。
二、机电一体化技术的主要应用领域 (一)数控机床 数控机床及相应的数控技术经过40 年的发展,在结构、功能、操作和控制精度 上都有迅速提高,具体表现在: 1、总线式、模块化、紧凑型的结构,即 采用多C PU、多主总线的体系结构。
2、开放性设计,即硬件体系结构和功 能模块具有层次性、兼容性、符合接口标 准,能最大限度地提高用户的使用效益。
3、W O P技术和智能化。
系统能提供 面向车间的编程技术和实现二、三维加工 过程的动态仿真,并引入在线诊断、模糊 控制等智能机制。
4、大容量存储器的应用和软件的模 块化设计,不仅丰富了数控功能,同时也 加强了C N C系统的控制功能。
5、能实现多过程、多通道控制,即具 有一台机床同时完成多个独立加工任务 或控制多台和多种机床的能力,并将刀具 破损检测、物料搬运、机械手等控制都集 成到系统中去。
6、系统的多级网络功能,加强了系统 组合及构成复杂加工系统的能力。
7、以单板、单片机作为控制机,加上专 用芯片及模板组成结构紧凑的数控装置。
(二)计算机集成制造系统(CIMS) C IM S的实现不是现有各分散系统 的简单组合,而是全局动态最优综合。
它 打破原有部门之间的界线,以制造为基干 来控制“物流”和“信息流”,实现从经营 决策、产品开发、生产准备、生产实验到生 产经营管理的有机结合。
企业集成度的提 高可以使各种生产要素之间的配置得到 更好的优化,各种生产要素的潜力可以得 到更大的发挥。
(三)柔性制造系统(FMS) 柔性制造系统是计算机化的制造系 统,主要由计算机、数控机床、机器人、料 盘、自动搬运小车和自动化仓库等组成。
它可以随机地、实时地、按量地按照装配 部门的要求,生产其能力范围内的任何工 件,特别适于多品种、中小批量、设计更改 频繁的离散零件的批量生产。
(四)工业机器人 第1代机器人亦称示教再现机器人, 它们只能根据示教进行重复运动,对工作 环境和作业对象的变化缺乏适应性和灵活 性;第2代机器人带有各种先进的传感元 件,能获取作业环境和操作对象的简单信 息,通过计算机处理、分析,做出一定的判 断,对动作进行反馈控制,表现出低级智 能,已开始走向实用化;第3代机器人即智 能机器人,具有多种感知功能,可进行复杂 的逻辑思维、判断和决策,在作业环境中独 立行动,与第5代计算机关系密切。
三、机电一体化技术的发展前景 纵观国内外机电一体化的发展现状 和高新技术的发展动向,机电一体化将朝 着以下几个方向发展。
(一)智能化 智能化是机电一体化与传统机械自 动化的主要区别之一,也是21世纪机电 一体化的发展方向。
近几年,处理器速度 的提高和微机的高性能化、传感器系统的 集成化与智能化为嵌入智能控制算法创 造了条件,有力地推动着机电一体化产品 向智能化方向发展。
智能机电一体化产品 可以模拟人类智能,具有某种程度的判断推理、逻辑思维和自主决策能力,从而取 代制造工程中人的部分脑力劳动。
(二)系统化 系统化的表现特征之一就是系统体 系结构进一步采用开放式和模式化的总 线结构。
系统可以灵活组态,进行任意的 剪裁和组合,同时寻求实现多子系统协调 控制和综合管理。
表现特征之二是通信功 能大大加强,一般除R S232等常用通信 方式外,实现远程及多系统通信联网需要 的局部网络正逐渐被采用。
未来的机电一 体化更加注重产品与人的关系,如何赋予 机电一体化产品以人的智能、情感、人性 显得越来越重要。
机电一体化产品还可根 据一些生物体优良的构造研究某种新型 机体,使其向着生物系统化方向发展。
(三)微型化 微型机电一体化系统高度融合了微 机械技术、微电子技术和软件技术,是机 电一体化的一个新的发展方向。
国外称微 电子机械系统的几何尺寸一般不超过 1cm 3,并正向微米、纳米级方向发展。
由于 微机电一体化系统具有体积小、耗能小、 运动灵活等特点,可进入一般机械无法进 入的空间并易于进行精细操作,故在生物 医学、航空航天、信息技术、工农业乃至国 防等领域,都有广阔的应用前景。
目前,利 用半导体器件制造过程中的蚀刻技术,在 实验室中已制造出亚微米级的机械元件。
(四)模块化 模块化也是机电一体化产品的一个 发展趋势,是一项重要而艰巨的工程。
由 于机电一体化产品种类和生产厂家繁多, 研制和开发具有标准机械接口、电气接 口、动力接口、信息接口的机电一体化产 品单元是一项复杂而重要的事,它需要制 订一系列标准,以便各部件、单元的匹配 和接口。
机电一体化产品生产企业可利用 标准单元迅速开发新产品,同时也可以不 断扩大生产规模。
(五)网络化 网络技术的飞速发展对机电一体化 有重大影响,使其朝着网络化方向发展。
机电一体化产品的种类很多,面向网络的 方式也不同。
由于网络的普及,基于网络 的各种远程控制和监视技术方兴未艾,而 远程控制的终端设备本身就是机电一体 化产品。
(六)绿色化 工业的发达使人们物质丰富、生活舒 适的同时也使资源减少,生态环境受到严 重污染,于是绿色产品应运而生。
绿色化 是时代的趋势,其目标是使产品从设计、 制造、包装、运输、使用到报废处理的整个生命周期中,对生态环境无危害或危害极 小,资源利用率极高。
机电一体化产品的 绿色化主要是指使用时不污染生态环境, 报废时能回收利用。
绿色制造业是现代制 造业的可持续发展模式。
综上所述,机电一体化是众多科学技 术发展的结晶,是社会生产力发展到一定 阶段的必然要求。
它促使机械工业发生战 略性的变革,使传统的机械设计方法和设 计概念发生着革命性的变化。
大力发展新 一代机电一体化产品,不仅是改造传统机 械设备的要求,而且是推动机械产品更新 换代和开辟新领域、发展与振兴机械工业 的必由之路。
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