趙冬梅 施朝陽
摘? 要:隨著新時代的發(fā)展,人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍變得越發(fā)廣泛起來,在一些人們不曾看到的角落,人工智能技術(shù)趨于完善、成熟。對于數(shù)控系統(tǒng),技術(shù)工作者們在嘗試如何將人工智能技術(shù)運(yùn)用到數(shù)控系統(tǒng)中來,以達(dá)到擁有時變性、非線性、成效高,且對象不確定性的較好研究結(jié)果。當(dāng)今數(shù)控系統(tǒng)控制理論的發(fā)展,是一部人類探索科技的奮斗史,反映了人們尋求科技力量庇護(hù)的整個過程:從蒸汽機(jī)的出現(xiàn)打破了手工的局限性;在由蒸汽時代發(fā)展進(jìn)機(jī)械革命,更高效的完成工作;然后進(jìn)入工業(yè)時代,電氣的開發(fā)達(dá)到與機(jī)械革命相比事半功倍的效果;最后一直到今天,實現(xiàn)數(shù)字化、智能化、信息化的全新場面。
關(guān)鍵詞:人工智能;數(shù)控系統(tǒng);應(yīng)用研究
一、數(shù)控系統(tǒng)中模糊集合論的作用
(一)利用模糊數(shù)學(xué)來加工數(shù)控系統(tǒng)中的優(yōu)秀數(shù)值
1965年,英國著名物理學(xué)家L.哈特在深入探討、挖掘人腦思考模式與計算機(jī)數(shù)控系統(tǒng)的異同之處時,發(fā)現(xiàn)了人體的大腦本身就是一臺出色的計算機(jī)。而計算機(jī)數(shù)控系統(tǒng)本質(zhì)是對于人腦運(yùn)算模式、人體大腦結(jié)構(gòu)做出的仿制品。人體大腦是一臺沒有終點、沒有上限的、優(yōu)秀的計算機(jī),而數(shù)控系統(tǒng)要做的就是不斷改進(jìn)、模仿人腦。讓自己的計算模式、計算過程、計算結(jié)果越來越跟人腦接近,這就意味著技術(shù)工作者們的工作取得了較大進(jìn)步。要想得到這種較為理想的結(jié)果,模糊數(shù)學(xué)在加工數(shù)控系統(tǒng)中起著必不可少的作用,尤其是加工優(yōu)秀數(shù)值這一方面。
(二)用模糊集合論來找出數(shù)控機(jī)床中的不足之處
人體大腦具有模糊性,而數(shù)控機(jī)床、數(shù)字系統(tǒng)需要的是最準(zhǔn)確性,這就讓兩者的共存相違背。L.哈利發(fā)現(xiàn)了這種矛盾感,他沒有像傳統(tǒng)的數(shù)控機(jī)床研究那樣,將兩者強(qiáng)行融合在一起,忽略不同的特點。而是更加靈活,將模糊性和數(shù)字話統(tǒng)一起來,讓數(shù)學(xué)華計算機(jī)系統(tǒng)在保持自身精準(zhǔn)性不變的水平下,反過來追求人腦中對于模糊性、不確定性食物的思考。從而讓我們的數(shù)控系統(tǒng)、數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)更靈活、更人性化,而不是死板的執(zhí)行固定命令。在機(jī)床數(shù)控的加工過程中,會數(shù)顯兼容性和高度命令的不統(tǒng)一,造成混亂,這時候就需要模糊集合論出馬,用豐富多變的策略板正機(jī)床機(jī)加工中的錯誤。
(三)利用模糊集合理論來實現(xiàn)數(shù)字加工中數(shù)值的調(diào)控
要對數(shù)控計算機(jī)機(jī)床實現(xiàn)全面把控是一個較為復(fù)雜的事情。如果使用傳統(tǒng)的數(shù)字理論來操作,有很多地方是無法精準(zhǔn)控制的,在實現(xiàn)的過程中難以建立數(shù)字模型。而且其中的數(shù)值往往不夠準(zhǔn)確,令技術(shù)工作人員帶來不小的麻煩。這時候就需要模糊數(shù)字理論來對數(shù)字化機(jī)床控制系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)節(jié),從而實現(xiàn)利益最大化、結(jié)果合理化。比如說,可以結(jié)合傳統(tǒng)數(shù)控理論和新型模糊化數(shù)學(xué)來查缺補(bǔ)漏、互補(bǔ)長短,建立新型架構(gòu):開各軸環(huán)增益時,位置要盡量高些,可以減少數(shù)值誤差、增大摩檫力、提高系統(tǒng)的反應(yīng)速度。
二、數(shù)控系統(tǒng)中模擬人腦神經(jīng)脈絡(luò)的必要性
(一)用人工神經(jīng)脈絡(luò)來幫助系統(tǒng)記憶
在實際的數(shù)控機(jī)床理論操作中,機(jī)器是需要大致框架和神經(jīng)脈絡(luò)支持的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)好像一張思維導(dǎo)圖,把系統(tǒng)中所有要做的節(jié)點、關(guān)鍵、后續(xù)、補(bǔ)充、材料等方面全面的展現(xiàn)在系統(tǒng)以及操作工作者的面前,十分有益于工作的展開。機(jī)器的本質(zhì)是對人腦的模仿,于是人工智能技術(shù)需要為數(shù)控系統(tǒng)裝上與類人工相似的思考模式、行為模式,讓機(jī)器與系統(tǒng)擁有自己的運(yùn)算邏輯。在工作里,可以減小更多人工的工作量,因為系統(tǒng)已經(jīng)初步學(xué)會像人一樣思考問題、把握解決方案的具體脈絡(luò),且詳略得當(dāng)、有輕有重。這是數(shù)控系統(tǒng)操作者、研發(fā)者、開創(chuàng)者、使用者們最希望看到的效果。并且人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)不是第一次出現(xiàn)在大眾面前,早在上世紀(jì)60年代就已經(jīng)問世,曾經(jīng)受過學(xué)術(shù)界的追捧,有頭有臉的教授、研究所和企業(yè)都在研究如何做好人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)。工作者們研究人工智能技術(shù),也要研發(fā)人體大腦,間接點亮了不少科研工作者的生物技能,可謂是一箭雙雕、功德圓滿。轉(zhuǎn)眼來到80年代后,短暫沉寂的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)再次引起重視,掀起科研熱潮,引得無數(shù)科研專家競折腰。一路發(fā)展到今天,已經(jīng)足夠完善、強(qiáng)大、成熟,應(yīng)用到數(shù)控機(jī)床理論系統(tǒng)中去,是最適合不過的選擇。
(二)用人工神經(jīng)系統(tǒng)技術(shù)來查缺補(bǔ)漏、嚴(yán)守后方
在數(shù)控系統(tǒng)當(dāng)中,有一個很關(guān)鍵的點,那就是總軸環(huán)增益的開放程度??傒S環(huán)益增不僅要合理調(diào)配,還要對具體的加工情況、材料性質(zhì)、工作成本做出調(diào)整。這時候就需要人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來助一把力。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要以特殊的角度來做出對數(shù)控系統(tǒng)的改變:比如后方、后勤這一塊。當(dāng)數(shù)控系統(tǒng)處于不夠穩(wěn)定的快速定位時期時,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)該幫助總數(shù)控機(jī)床理論系統(tǒng),把總軸環(huán)位置增益開得小一些。減小機(jī)器制動時的速度和摩檫力,以減少對機(jī)床儀器結(jié)構(gòu)可能造成的磨損。當(dāng)數(shù)控系統(tǒng)變化,要進(jìn)行給切削運(yùn)動時,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)要學(xué)會變通,及時將總軸環(huán)增益的各項數(shù)值加大,這樣就可以聯(lián)系前文說到的,對系統(tǒng)機(jī)床加工操作實踐中給出實用的理論、對數(shù)值進(jìn)行精準(zhǔn)把控,從而減少模糊概念的產(chǎn)生。由此可以得出,用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來對數(shù)字?jǐn)?shù)控系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)固后方、查缺補(bǔ)漏是非常有必要的。
(三)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的專家系統(tǒng)
專家系統(tǒng)是在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中極其重要的一部分。關(guān)于他的研究起始于上世紀(jì)60年代,其水平放在各大數(shù)控理論系統(tǒng)中是數(shù)一數(shù)二的。他的本質(zhì)是一個計算機(jī)程序系統(tǒng),能夠解決人工專業(yè)技能、人工智能技術(shù)的運(yùn)用、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的本質(zhì)及其操作實踐等方面的專業(yè)問題,可謂是數(shù)控系統(tǒng)方面的百科全書了。不管是準(zhǔn)備學(xué)習(xí)具體的理論知識、還是在實際的操作過程中缺乏應(yīng)對方法,都可以在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)里的專家系統(tǒng)里找到答案。這對于科技研發(fā)者、數(shù)控機(jī)床系統(tǒng)從業(yè)者的研究與工作都非常有幫助。
總結(jié)
本文從數(shù)控系統(tǒng)中模糊集合化的作用、數(shù)控系統(tǒng)中模擬人腦神經(jīng)脈絡(luò)的必要性這兩個話題闡述了人工智能技術(shù)在數(shù)控系統(tǒng)中的應(yīng)用研究,其中又分為六個小點解釋了為何要重視這兩個方面。希望能夠給到相關(guān)從業(yè)者、研究者一點參考價值和幫助。
參考文獻(xiàn):
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[3]李佳兵,高天宇,李歡,高紫韻.試論人工智能技術(shù)在數(shù)控系統(tǒng)中的應(yīng)用. 中國戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè),2019(028).