趙冬梅　施朝陽

摘? 要：隨著新時(shí)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(duì)于數(shù)控系統(tǒng)，技術(shù)工作者們?cè)趪L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(shí)變性、非線性、成效高，且對(duì)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(gè)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(shí)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(shí)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(shí)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(jì)算機(jī)數(shù)控系統(tǒng)的異同之處時(shí)，發(fā)現(xiàn)了人體的大腦本身就是一臺(tái)出色的計(jì)算機(jī)。而計(jì)算機(jī)數(shù)控系統(tǒng)本質(zhì)是對(duì)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(tái)沒有終點(diǎn)、沒有上限的、優(yōu)秀的計(jì)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(jì)算模式、計(jì)算過程、計(jì)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(diǎn)。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(jì)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(duì)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(huì)數(shù)顯兼容性和高度命令的不統(tǒng)一，造成混亂，這時(shí)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(cuò)誤。

（三）利用模糊集合理論來實(shí)現(xiàn)數(shù)字加工中數(shù)值的調(diào)控

要對(duì)數(shù)控計(jì)算機(jī)機(jī)床實(shí)現(xiàn)全面把控是一個(gè)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(shí)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(shí)候就需要模糊數(shù)字理論來對(duì)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(shí)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(shí)，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(shí)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(diǎn)、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(duì)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?yàn)橄到y(tǒng)已經(jīng)初步學(xué)會(huì)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(diǎn)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(gè)很關(guān)鍵的點(diǎn)，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(duì)具體的加工情況、材料性質(zhì)、工作成本做出調(diào)整。這時(shí)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(duì)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(shí)期時(shí)，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(dòng)時(shí)的速度和摩檫力，以減少對(duì)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(dòng)時(shí)，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)要學(xué)會(huì)變通，及時(shí)將總軸環(huán)增益的各項(xiàng)數(shù)值加大，這樣就可以聯(lián)系前文說到的，對(duì)系統(tǒng)機(jī)床加工操作實(shí)踐中給出實(shí)用的理論、對(duì)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(duì)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(gè)計(jì)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(shí)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(shí)、還是在實(shí)際的操作過程中缺乏應(yīng)對(duì)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(duì)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(gè)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(gè)小點(diǎn)解釋了為何要重視這兩個(gè)方面。希望能夠給到相關(guān)從業(yè)者、研究者一點(diǎn)參考價(jià)值和幫助。

參考文獻(xiàn)：

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