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摘要:隨著制造信息的爆炸性增長及處理信息工作量的猛增，要求制造系統(tǒng)表現(xiàn)出更大的智能化，除了需要專業(yè)人才和專門知識外，還需要智能制造系統(tǒng)具有大數(shù)據(jù)挖掘和分析處理能力，從而使系統(tǒng)具有感知分析、推理、決策、控制等功能。為此，在農(nóng)機(jī)數(shù)字化設(shè)計平臺上引入了智能制造系統(tǒng)，并利用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化，建立了經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫，在加工類似零部件時可以直接生成加工指令和工藝方案。實際應(yīng)用表明:智能制造系統(tǒng)地引入有效縮短了加工工藝的設(shè)計周期，提高了設(shè)計效率，降低了設(shè)計制造成本。

關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù)挖掘;數(shù)字化設(shè)計;智能制造;加工工藝;農(nóng)機(jī)設(shè)計

0引言

智能制造主要表現(xiàn)有下列的特征，即自組織能力、自律能力、自學(xué)習(xí)能力、系統(tǒng)的智能集成及人機(jī)一體化智能系統(tǒng)等。智能制造作為一種模式，是集自動化、柔性化、集成化和智能化于一身，并不斷向縱深發(fā)展的先進(jìn)制造系統(tǒng)。在農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的研發(fā)過程中，零部件特別是復(fù)雜零部件的設(shè)計制造周期較長、成本較高，如果采用智能制造系統(tǒng)，在產(chǎn)品優(yōu)化時采用虛擬仿真模擬的方法，從而減少反復(fù)試制產(chǎn)品帶來的高成本和長周期，提高了農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的研發(fā)效率。

1智能制造和大數(shù)據(jù)挖掘在農(nóng)機(jī)產(chǎn)品研發(fā)中應(yīng)用

智能制造系統(tǒng)研究的熱點有很多，將其使用在農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的設(shè)計和制造過程中，主要應(yīng)該從以下幾個方面研究:首先，設(shè)計制造知識經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫，對制造知識進(jìn)行表達(dá)，形成產(chǎn)品制造的形式語言;其次，利用計算機(jī)智能技術(shù)實現(xiàn)設(shè)計和制造過程的邏輯推理，有助于產(chǎn)品的優(yōu)化;再次，進(jìn)行產(chǎn)品的建模、特征和空間分析、智能協(xié)同設(shè)計及加工過程仿真;最后，在加工過程中需要智能監(jiān)測、診斷和補(bǔ)償控制系統(tǒng)的支持，也需要高級分布式?jīng)Q策系統(tǒng)的管理，從而實現(xiàn)產(chǎn)品智能化制造，如圖1所示。在農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的設(shè)計和生產(chǎn)過程中，智能制造系統(tǒng)可以為制造系統(tǒng)通過設(shè)計建模、制造故障診斷預(yù)測、工業(yè)生產(chǎn)物聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈優(yōu)化和精準(zhǔn)營銷等服務(wù)，這些服務(wù)離不開大數(shù)據(jù)的支持，特別是大數(shù)據(jù)的分析、處理和挖掘。在產(chǎn)品生產(chǎn)時，生產(chǎn)線上有大量的傳感器，這些傳感器通過物聯(lián)網(wǎng)將生產(chǎn)過程中的各種細(xì)節(jié)傳給監(jiān)控端，利用這些大數(shù)據(jù)挖掘可以了解生產(chǎn)過程中的每個環(huán)節(jié)，從而實現(xiàn)對生產(chǎn)工藝過程的優(yōu)化;利用大數(shù)據(jù)還可以建立產(chǎn)品的虛擬模型，利用仿真優(yōu)化生產(chǎn)流程，有助于改進(jìn)生產(chǎn)流程;采用大數(shù)據(jù)對各種材料和能耗進(jìn)行監(jiān)測，也有助于降低生產(chǎn)成本，提高產(chǎn)業(yè)利潤。

2基于大數(shù)據(jù)挖掘的智能數(shù)字化制造系統(tǒng)

在農(nóng)機(jī)裝備產(chǎn)品的數(shù)字化研發(fā)過程中，由于設(shè)計和制造時會產(chǎn)量海量的數(shù)據(jù)，所以需要智能化算法對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，通過數(shù)據(jù)挖掘的方式找到數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性，并建立經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫。當(dāng)經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫的規(guī)模足夠大時，可以用這些經(jīng)驗數(shù)據(jù)直接用于自動化生產(chǎn)類似的新產(chǎn)品部件，達(dá)到智能化制造的目的。智能化制造系統(tǒng)的基本框架如圖2所示?；谠拼鎯W(wǎng)絡(luò)可以搭建智能制造系統(tǒng)，采用云存儲技術(shù)可以對智能系統(tǒng)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，大數(shù)據(jù)挖掘算法可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，不管從物料方面還是產(chǎn)品營銷方法及智能機(jī)床的監(jiān)測上，智能云存儲和大數(shù)據(jù)挖掘都可以發(fā)揮重要的作用。目前，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和聚類算法是典型的數(shù)據(jù)挖掘算法，且發(fā)展比較早，理論比較成熟，因此可以將其應(yīng)用到農(nóng)機(jī)的智能化制造系統(tǒng)的設(shè)計上。圖3所示表示神經(jīng)元的基本模型。其工作原理模擬了人的神經(jīng)元細(xì)胞的作用流程，通過對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、處理和挖掘，最終輸出想要得到的理想輸出結(jié)果。其模型基本表達(dá)式為ωx1x+ωy1y+θM1≥0ωx2x+ωy2y+θM2≥0ωxmx+ωymy+θMm≥0(1)其中，農(nóng)機(jī)產(chǎn)品部件生產(chǎn)過程中的故障診斷信號序列輸入的個數(shù)為m;經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫信息的輸入部分為x1，x2，…，xm;ωx1，xx2，…，xxm表示連接權(quán)值;θ為偏置信值。權(quán)值和置信值可以分別表示為ωx=－(y2－y1)ωy=x2－x1θM=－ωxx1－ωyy1(2)在對農(nóng)機(jī)產(chǎn)品制造過程的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時，可以在神經(jīng)網(wǎng)算法使用時合理的確定權(quán)值和置信度，在關(guān)聯(lián)算法中，需要創(chuàng)建每個數(shù)據(jù)記錄候選集的支持度，然后通過數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性對數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，其步驟如下:1)確定聚類中心，可以選擇K個生產(chǎn)信息樣本數(shù)據(jù)，具體為Z11，Z12，…，Z1k。2)將需要分類的數(shù)據(jù){X}以一定的規(guī)則，給聚類中心分配一個Z(1)j。3)計算各個聚類中心的新的向量值Z(k+1)j，j=1，2，…，K，其表達(dá)式為Z(k+1)j=1Nj∑X∈S(K)jX(3)其中，Nj為第j個聚類域Sj中所包含的樣本個數(shù)。求出均值向量后，將其作為聚類中心，計算均值，其函數(shù)規(guī)則為J=∑Kj=1∑X∈S(K)j‖X－Z(k+1)j‖2(4)對每個聚類的數(shù)據(jù)進(jìn)行均值核算。4)若Z(k+1)j≠Z(k+1)j，j=1，2，…，K，則返回2)，重新利用算法進(jìn)行聚類分析，直到計算出聚類中心。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和聚類分析，在農(nóng)機(jī)產(chǎn)品部件的智能化制造過程中，可以快速診斷出生產(chǎn)線是否存在制造故障，并確定故障的類型，其流程如圖4所示。利用大數(shù)據(jù)存儲技術(shù)可以將各種傳感器采集得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲，并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和聚類算法對數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。如果確定制造過程中存儲故障狀態(tài)，智能決策系統(tǒng)可以對加工系統(tǒng)的作業(yè)姿態(tài)進(jìn)行調(diào)整;如果需要對整個工藝和加工流程進(jìn)行調(diào)整，可以臨時關(guān)閉生產(chǎn)線，待工藝和流程優(yōu)化后繼續(xù)生產(chǎn)，從而保證產(chǎn)品的加工質(zhì)量。

3農(nóng)機(jī)數(shù)字化生產(chǎn)過程研究

基于智能制造系統(tǒng)，農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的生產(chǎn)線可以實現(xiàn)自動化生產(chǎn)，如圖5所示。在無人化車間，農(nóng)機(jī)可以實現(xiàn)零件的自動化裝配過程。在農(nóng)機(jī)智能化生產(chǎn)過程中，大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用到生產(chǎn)過程中的方方面面，因此對大數(shù)據(jù)的挖掘處理也是非常重要的一個環(huán)節(jié)，大數(shù)據(jù)的智能化處理可以為產(chǎn)品的加工制造過程節(jié)省更多的時間成本和材料成本，提高生產(chǎn)效率。除了農(nóng)機(jī)部件的自動化組裝外，部件的生產(chǎn)線可以更多的采用智能化制造系統(tǒng)在拖拉機(jī)板類零件的加工時，有一些無法沖壓完成的部件需要借助焊接技術(shù)來完成，采用人工焊接不僅效率低，且精度也沒有機(jī)器人自動焊接技術(shù)高，而利用智能制造系統(tǒng)使機(jī)器人焊接拖拉機(jī)部件變得非常簡單，自動焊接機(jī)器人如圖6所示。智能化自動加工過程可以大大提高加工效率，而在零件加工之前，為了保證加工質(zhì)量和產(chǎn)品的最優(yōu)化，還需要對產(chǎn)品的加工過程及產(chǎn)品加工后的性能進(jìn)行優(yōu)化，從而合理安排加工工藝和加工流程。如果采用實體機(jī)床加工的話，在優(yōu)化過程中需要對產(chǎn)品進(jìn)行反復(fù)的加工試制，其加工成本較高、試驗周期較長;如果采用仿真模擬的方式對加工過程和加工產(chǎn)品進(jìn)行模擬試驗，可以有效地提高效率，降低成本。如圖7所示，虛擬制造系統(tǒng)可以采用虛擬化機(jī)床對零部件進(jìn)行加工模擬，在加工過程中還可以觀察機(jī)器的運(yùn)行情況，查看工件和機(jī)器之間是否存在干涉等，為實體機(jī)床加工提供可靠的數(shù)據(jù)參考。如圖8所示，采用智能制造系統(tǒng)對拖拉機(jī)進(jìn)行數(shù)字化設(shè)計和制造，其最大的特點是虛擬加工方法的應(yīng)用。采用智能化虛擬加工系統(tǒng)可以快速地完成加工工藝的設(shè)計，是因為虛擬加工系統(tǒng)里存放了大量的經(jīng)驗數(shù)據(jù)庫，且虛擬加工過程的可尋跡功能為工藝的優(yōu)化提供了強(qiáng)大的數(shù)據(jù)支持，從而有效的縮短了加工工藝的設(shè)計周期，提高了設(shè)計效率，降低了設(shè)計制造成本。

4結(jié)論

在農(nóng)機(jī)產(chǎn)品的研發(fā)過程中，利用數(shù)字化和智能化技術(shù)，引入了智能制造系統(tǒng)，并采用大數(shù)據(jù)挖掘的方法對系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化，使產(chǎn)品在加工時可以應(yīng)用智能化數(shù)據(jù)庫，方便生成加工工藝及流程方案等。研究結(jié)果表明:采用智能化系統(tǒng)不僅可以輕松完成自動化焊接等機(jī)器人加工功能，還可以通過仿真模擬的方式對加工過程進(jìn)行模擬，實現(xiàn)產(chǎn)品試制前的優(yōu)化，從而提高了產(chǎn)品的研發(fā)效率，降低了設(shè)計和制造成本。

作者:杜伯陽 單位:浙江郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院