机器学习和人工智能在数控机床中的应用综述

机器学习和人工智能在数控机床中的应用综述

近年来，机器学习和人工智能（AI）与计算机数控（CNC）机床的融合彻底改变了制造业格局。这种尖端技术的融合释放了前所未有的可能性，提高了制造过程的效率、精度和适应性。

机器学习和人工智能在数控机床中的应用综述

前言：
近年来，机器学习和人工智能 (AI) 与计算机数控 (CNC) 机床的融合彻底改变了制造业格局。这种尖端技术的融合释放了前所未有的可能性，提高了制造过程的效率、精度和适应性。
本综述深入研究了机器学习、人工智能和数控机床的动态交叉，探索这些领域之间的协同关系及其对现代制造业的变革性影响。从预测性维护和自适应控制到流程优化和缺陷检测，人工智能和机器学习在数控加工中的应用是多样而深刻的。
当我们开始这一探索时，必须承认研究人员、工程师和创新者的贡献，他们不知疲倦地突破了技术的界限，为制造业的突破性进步铺平了道路。他们的奉献精神和独创性推动我们进入一个时代，机器不仅是工具，而且是智能合作者，能够学习、适应和进化。
本综述旨在全面概述当前的最新技术，揭示数控机床人工智能和机器学习领域的新兴趋势、挑战和未来方向。无论您是经验丰富的行业专业人士、有抱负的研究人员，还是只是对技术的变革力量感到好奇，我希望这篇评论能够成为宝贵的资源，并激发您进一步探索智能制造这一令人兴奋的前沿领域。

介绍

协同生产的未来
在错综复杂的现代制造网络中，数控加工作为推动汽车、医疗、航空航天等不同行业进步的关键力量而脱颖而出[1]。然而，随着技术的不断进步不断突破界限，我们有责任深入了解 CNC 操作的前景[2],[3]。这一前进的旅程与机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 领域紧密相连[4]。将机器学习和人工智能集成到 CNC 加工操作中的潜在影响是深远的，有望带来变革性的进步，可以重新定义制造工艺的本质[5].
机器学习是人工智能的后代，它使机器能够从大量数据集和先 前经验中自主学习，从而彻底改变数控系统的操作方式[6],[7]。通过利用先进的传感器和实时数据分析，机器学习驱动的刀具状况洞察正在开启 CNC 加工生产力和效率的新维度[8]。通过预测分析，人工智能是预测维护需求的关键，从而最大限度地减少停机时间并将加工过程微调到最佳效率水平[9],[10].

此外，深度学习的出现正在增强 CNC 监控系统的能力，实现复杂的缺陷检测机制和微调的流程优化策略[11]。目前正在进行研究工作，探索机器学习和人工智能在各种工业挑战中的多方面应用，揭示可持续制造的途径以及向智能生产流程的演变[12],[13].
由 Soori 等研究人员牵头的大量工作深入研究了机械加工、焊接和铣削工艺的数字化前沿[13]–[22]。他们的努力主要集中在珩磨加工技术、优化刀具寿命和提高表面完整性标准上[23]–[25]。与此同时，Dastres 及其同事的开创性工作跨越了 RFID 系统、决策支持机制和广泛的人工智能应用领域，凸显了人工智能在塑造制造业未来方面的巨大潜力[26]–[30].

当我们反思这些进步时，我们会发现，众所周知，人工智能掌握着在 CNC 加工领域解锁前所未有的生产力提升的关键。[31]。通过对研究和创新的不懈追求，人工智能与数控操作的融合不仅有望带来渐进式改进，还能从根本上重塑我们所知的制造格局。

回顾数据提取方法

该研究对数控加工操作中的各种机器学习和人工智能应用进行了全面审查，分析了它们对输出质量的影响。重点领域包括减少机器停机时间、优化数控机床、预测刀具磨损、建模切削力、维护策略、监控加工操作、表面质量预测和能量预测系统。通过评估这些方法在提高数控加工生产率方面的挑战和优势，该综述旨在阐明现有研究中的差距。此外，还提出了未来的研究方向，以进一步开发机器学习和人工智能在提高数控加工效率方面的应用。

减少机床停机时间

设备故障在航运和工业领域很常见，对生产计划和产能管理造成严重破坏[31],[32]。在数据驱动方法的推动下，预测性维护的最新进展旨在增强各行业的安全性、可靠性和决策能力[33].
维护不良、零件故障和换班等因素可能会导致加工停机，从而影响零件的生产效率[34]。为了缓解这一问题，传感器监控标准 CNC 钻床、车床和铣床组件，预测机床零件故障并延长其使用寿命[35]。传感器辅助的计划停机时间可实现精确的维护计划，延长数控机床部件的使用寿命[36]。机器学习和人工智能解释数据，协助制造商安排最佳停机时间，从而最大限度地提高效率[37]。这种高效的维护方法在数控加工操作中的机器学习和人工智能的推动下，可以节省时间、金钱和资源。

数控机床优化

在数据激增和模型复杂的时代，优化加工操作变得越来越重要[38]。从供应链到成品，增量优化在整个制造过程中至关重要。优化数控机床操作对于节省成本和提高盈利能力至关重要，从而提高生产率并减少部件缺陷[39]。采用运动系统运动学来生成最佳运动提示算法，从而提高模拟器性能[40]。机床性能和 CNC 加工参数的优化过程对于提高零部件制造的精度和效率至关重要[41]。利用在线数据、人工智能和机器学习自动优化，从而提高加工部件的精度和零件制造生产率[42]。图 1 演示了多目标进化算法在 CNC 加工操作中的应用[43].

机器学习有助于改进 CNC 加工操作中的并行元启发法，提高零件生产过程中的效率[44]。 ML 的应用程序优化 CNC 机床，以稳定零部件生产并减少意外故障[45]。响应面方法和机器学习优化车削 Ti-6Al-4V 的切削设置[46]。 Nelder–Mead 单纯形方法采用机器学习，优化端铣操作中的加工变量[47]。将机器学习和人工智能集成到 CNC 加工操作中，可以根据灵活的条件和工件参数导出优化的加工参数，从而提高生产率。

预测切削刀具磨损

基于机器学习的技术提供了用于预测刀具磨损的先进工具，擅长处理复杂的流程[48]。人工神经网络 (ANN) 因其非线性特性而擅长评估刀具磨损[48]。现代传感器和计算智能有助于刀具状态监测，这对于提高加工操作过程中刀具的使用寿命至关重要。对智能自主加工系统的需求刺激了切削刀具健康监测的发展[49]。工具状态监测策略通常分为两类：“离线/直接方法”和“在线/间接方法”[50],[51]。自适应神经模糊推理系统和深度学习技术，如图 2 和 3 所示。 XNUMX 和 XNUMX 分别可实现准确的刀具磨损监测和预测[52]–.[54].

图2

图3
利用机器学习、优化算法和声波信号，研究人员在钻孔作业期间最大限度地延长切削刀具的寿命[55],[56]。基于机器学习的方法利用声发射信号和基于振动的网络提高刀具磨损预测的准确性[57],[58]。此外，ML 模型会优化切削条件，同时考虑刀具磨损进程和材料特性[58],[59]。通过将机器学习和人工智能集成到 CNC 加工操作中，准确的刀具磨损预测系统可以提高加工效率，确保部件质量，同时最大限度地减少停机时间。

切削力预测

切削力显着影响铣削生产率和质量，机器学习系统可以准确预测切削力[60]。使用机器学习的混合方法同时对铣削操作中的切削力进行建模[61]。各种机器学习算法，包括支持向量回归、k 最近邻、多项式回归和随机森林，可估计铣削操作中的切削力[62]。在高速车削中，机器学习可以预测切削力、表面粗糙度和刀具寿命，以提供预测模型[63]。混合技术将机器学习与线性回归相结合，以在考虑刀具磨损条件的情况下估计切削力[64]。小波包变换分析消除切削力数据中的噪声，用于数控车削中的表面纹理评估[65]。神经物理学习方法提高了各种切割情况下的预测准确性[66]。 ML 校准的智能刀柄测量切削力，提高精度[67]。实时测量和 CNN 对干加工期间的在线刀具磨损进行分类[68]。神经网络分析信号频谱以确定加工过程中刀具的损坏[69]。机器学习和人工智能应用程序为各种 CNC 加工条件开发准确、灵活的切削力模型。

数控机床维修

准确预测数控机床维护需求可节省时间和金钱[70]。机器学习和人工智能推进预测和预防性维护，最大限度地减少停机时间并提高生产力[71]。机器学习准确预测最佳维修时间，最大限度地降低维护成本[72]。实时数据反馈提醒操作员维护需求，确保工作流程稳定[73]。由数字孪生技术驱动的混合预测维护可提供准确的预测[74]。机器学习评估维护操作，包括工具磨损监控。机器学习驱动的数据监控评估 CNC 机床状况[75]。刀具健康状况监测提高了立铣刀的效率[76]。机器学习应用优化数控机床维护，确保生产过程稳定。

加工操作监控

机器学习和人工智能提高数控机床监控效率，确保安全可靠运行[77]。状态监测系统对于数控机床维护和安全至关重要[78]。信息物理结构为数控刀具提供智能监控[79]。先进的决策应用程序可监控 CNC 机床性能。机器学习研究工艺参数对车铣操作输出的影响[80]。传感器集成提高了 Stewart 结构的运动精度[81]。自适应神经模糊集成检测并防止切削刀具错误[82]。虚拟现实和数字化双系统监控加工过程[83]。在线监控优化 CNC 铣削操作[84]。机器学习预测坚韧材料高速铣削中的颤振[85]。基于机器学习技术的刀具磨损预测系统可提高切削刀具的寿命[86]。机器学习驱动的优化方法改进 CNC 加工参数选择[87]。 AI应用提升机床监控精度[88]。机器学习和人工智能改进了加工数据监控和决策系统。

表面质量预测

表面粗糙度对于评估产品质量至关重要，机器学习可以准确预测它[89]。神经网络预测加工部件的表面光洁度[90]。机器学习算法预测表面质量，包括线性回归和随机森林[91]。数据驱动的方法预测加工精度和表面质量[92]。深度学习利用振动信号分析预测表面粗糙度[93]。机器学习提高表面粗糙度预测精度，优化加工工艺[94]。神经网络预测铝合金加工中的表面粗糙度[95]。 ML 分析螺旋球头铣削中的切削力，提高精度 [96]。机上表面粗糙度测量系统确保精确生产[97]。传感铣床实时监测表面粗糙度，提高质量[98]。混合机器学习方法预测切削刀具状况，提高刀具寿命[99]。深度学习检测刀具磨损，延长刀具寿命[100]。机器学习模型利用切削力和刀具振动来预测表面粗糙度[101]。机器学习和人工智能应用增强了数控加工中的表面质量预测，从而提高了生产率。

能源预测系统

机器学习技术改进了加工操作期间的能耗预测模型[102]。深度学习嵌入式半监督学习准确预测能耗[103]。基于人工智能和机器学习的能源管理系统提高预测准确性[104]。精准能耗预测助力数控机床能耗精益管理[105]。基于深度学习的方法有效预测加工能源使用情况[106]。混合方法估计 CNC 加工期间的特定切削功率[107]。数据驱动的仿真预测五轴工艺规划操作中的能耗[108]。机器学习预测机床主轴能源使用情况，改进故障诊断[109]。集成工艺规划和参数优化最大限度地降低 CNC 加工过程中的功耗[110]。多目标优化考虑高质量数控车床加工的能耗[111]。机器学习和人工智能应用程序优化能源使用预测，提高生产力。

结语

机器学习和人工智能彻底改变了工业流程，提高了数控加工操作的效率和准确性。 ML 的应用程序（包括减少停机时间、优化刀具、预测刀具磨损和监控操作）可提高 CNC 加工生产率。机器学习可预测加工过程中的能耗，这对于可持续制造至关重要。 CNC 加工中的机器学习和人工智能进步可提高零件质量并减少浪费，从而增强精益生产。未来的研究应重点关注虚拟加工、人工智能驱动决策和智能制造系统。 CNC 机床网络的安全增强对于安全操作至关重要。

未来研究方向

先进的数据收集和机器学习技术提高了零件生产的准确性。虚拟加工系统增强了数控机床仿真。机器学习驱动的修改可优化切削刀具路径和工件夹具。深度学习网络提高了机器学习的有效性数控加工。空间迭代学习控制提高加工精度。优化的碰撞检测系统和操作培训增强了 CNC 加工能力。机器学习和人工智能应用使工业机器人更加智能、协作性更强。自动化提高了零件生产效率。基于机器学习的云制造和网络物理系统增强了 CNC 加工。人工智能驱动的决策和模糊逻辑改善了加工流程。这些未来的方向将通过数控加工操作提高零件制造生产率。

参考文献：

机器学习和人工智能在数控机床中的应用综述by机加工能力强下许可，CC BY-NC 4.0