机电一体化技术在智能制造中的运用

摘  要：智能制造作为当前制造业的重要发展方向，将传统制造与先进信息技术有机结合，实现生产过程的智能化、自动化和柔性化。在智能制造中，机电一体化技术作为关键的技术支持，发挥着重要作用。机电一体化技术通过将机械和电气领域的技术融合，实现了设备的自动化控制、信息交互和智能化决策，这不仅能提高生产效率和产品质量，降低成本，也促进了产业的转型升级。本文将重点探讨机电一体化技术在智能制造中的运用。

关键词： 机电一体化技术；智能制造；运用

Application of Mechatronics Technology in Intelligent Manufacturing

Xi  Li

Jiangsu Shipping College  JiangsuNantong  226010

Abstract： Intelligent manufacturing， as an important development direction of the current manufacturing industry， organically combines traditional manufacturing with advanced information technology to achieve intelligence， automation and flexibility of the production process. In intelligent manufacturing， mechatronics technology plays an important role as a key technical support. Mechatronics technology through the integration of mechanical and electrical fields of technology， to achieve the automatic control of equipment， information interaction and intelligent decision-making， which can not only improve production efficiency and product quality， reduce costs， but also promote the transformation and upgrading of the industry. This paper will focus on the application of mechatronics technology in intelligent manufacturing.

Keywords： Mechatronics technology; Intelligent manufacturing; Apply

機电一体化技术在智能制造中的运用正日益受到广泛关注。智能制造是利用先进的信息技术和自动化设备，实现生产过程的智能化、自动化和柔性化的生产方式。而机电一体化技术作为智能制造的关键技术之一，主要涉及机械与电气领域的融合，通过集成电子、传感器、控制器等元器件和系统，实现机械设备的自动化控制、信息交互和智能化决策。

1机电一体化技术的概述

机电一体化技术是将机械和电子技术相结合，通过集成、融合和协同作用，实现机械系统和电子系统之间的互动与协调。它通过在机械系统中嵌入电子元件和控制系统，使机械系统能够感知和响应变化，并根据需要进行智能化的操作和控制。机电一体化技术包括以下几个主要原理：

（1）传感器技术：通过传感器采集机械系统中的物理量或信号，如温度、压力、位置等，并将其转换为电信号。传感器的选择和布置决定了系统对环境信息的获取能力和精度。

（2）控制系统：根据传感器采集到的信息，通过控制器对机械系统进行监测、判断和控制。控制系统设计合理与否直接影响到机械系统的可靠性和性能。

（3）执行器：执行器将控制信号转化为机械运动，实现对机械系统的控制。常见的执行器包括电机、气缸、液压等。

（4）通信与网络：将机电系统中的各部分连接起来，实现数据的传输和共享。通过通信与网络技术，不同的部件可以相互协作和共享信息，实现集中控制和智能化管理。

（5）人机界面：通过人机界面，使用户能够与机电系统进行交互和控制。人机界面包括操作面板、触摸屏、声音指示等，使用户能够方便地了解和操纵机电系统[1]。

2机电一体化技术在智能制造中的效益与影响

2.1提高生产效率和质量

机电一体化技术通过精确的传感器监测和控制系统的精细调节，可以实现机械系统对物理过程的准确感知和控制。这一点对于提高产品质量有着重要的影响。

通过精确的传感器监测，机电一体化技术可以实时获取关键参数的准确数值，例如在加工过程中，可以通过传感器监测工件尺寸、温度、压力等参数，确保在指定范围内，以及时发现并纠正任何偏差或异常情况，从而避免因传感器不准确或偏差引起的产品质量问题。机电一体化技术通过精确的控制系统调节，可以实现对加工过程的精细控制。例如在自动化生产线上，通过控制系统精确调节机械设备的运动速度、力度等参数，可以控制产品的加工过程，确保产品质量的稳定性和一致性，以此降低因操作人员技术水平、误差或变化带来的产品质量波动。在传统生产过程中，人为因素会引入人为错误，如操作不当、判断误差等。而机电一体化技术的自动化和智能化特性可以减少这些人为错误的发生，提高产品质量的稳定性和可靠性。

2.2优化资源利用

通过实时监测和数据采集，机电一体化系统可以收集大量关于生产过程的数据，包括能源消耗、原材料消耗、设备运行状态等等。通过对这些数据进行分析和处理，可以及时发现潜在的问题和瓶颈，并进行调整和优化，以实现最佳的资源利用效率。例如通过分析设备的能耗数据，可以识别出能效较低的设备，并进行调整或更新，以降低能源消耗。又如，通过数据分析发现了生产过程中某个步骤存在浪费的情况，可以进行改进，减少资源的浪费。

此外，机电一体化技术还可以通过优化生产计划和调度，使得生产过程更加高效和协调。通过实时感知生产环节的状态和需求，可以根据实际情况进行灵活的調整和优化，避免不必要的等待时间和资源浪费。通过优化资源利用，可以降低生产成本，提高效率，同时减少对环境的影响，符合可持续发展的理念。

2.3增强生产灵活性

通过机电一体化技术，可以实现快速、自动化地切换生产线的配置。通过智能控制系统，可以自动调整设备的参数和工艺流程，快速适应不同产品的生产需求，减少换线时间和人为操作错误，提高生产线的效率和灵活性。机电一体化技术可以实时监测生产过程和设备状态，并将这些数据反馈给生产调度系统。通过智能算法的优化调度，可以根据实际情况进行任务分配和资源调度，以实现最佳的生产效率和资源利用，更好地应对市场需求的变化，提高响应速度和客户满意度。

机电一体化技术注重人机交互界面的设计，以便操作人员能够直观、方便地调整生产线的配置。通过人机界面，操作人员可以进行实时监控和设备控制，并进行必要的调整和优化。这种直观、灵活的界面设计使得操作人员能够更快速地适应变化的生产需求，提高生产灵活性。此外，机电一体化技术还可以实现自动故障诊断和修复功能。通过传感器实时检测设备状态，智能控制系统可以准确判断故障原因并采取相应的措施，缩短故障修复时间，减少停机损失，提高生产线的稳定性和灵活性。

2.4提升安全性和可靠性

机电一体化技术通过传感器实时监测生产设备的状态，包括温度、振动、压力等参数。这些监测数据可以反映设备的运行状况，及时发现异常情况，预测可能的故障并采取相应的措施。机电一体化技术通过配置安全传感器和控制器，实现了对设备运行速度、位置和工作空间的实时监测和控制，当检测到危险或违规操作时，系统会自动采取紧急停机或警报等安全措施。

机电一体化技术采用了双重驱动、备用电源和冗余控制器等手段，可以确保在某些关键组件故障时仍能维持正常运行。此外，机电一体化系统可以记录和分析生产过程中故障事件、维护记录等数据，这些数据可用于故障分析和优化，以改进设备和工艺，提高生产线的安全性和可靠性[2]。

3机电一体化技术在智能制造中的关键应用

3.1自动化生产线的优化与管理

通过智能调度算法和优化模型，结合实时数据和需求预测，合理安排生产计划和资源分配，可以确保生产线的平衡负荷和充分利用，避免过剩或不足。通过对生产线各个环节的数据监测和分析，识别瓶颈和低效环节，并采取相应措施进行改进，如优化工艺流程、调整设备配置、改善物料搬运方式等，减少等待时间、提高生产速度和品质。同时，结合智能传感器和实时数据分析，可实现对设备运行状态的实时监测和预测，发现潜在故障并采取维护措施，减少停机时间和保证生产线的稳定运行。

通过在线检测和实时数据分析，对生产过程中的关键参数进行监控和调整，及时发现和纠正产品质量问题，并借助机器视觉和智能传感器技术，实现产品外观和尺寸的自动检测，以提高产品一致性和符合性。另外，通过物联网技术和云平台，将生产线各个设备、系统和部门进行连接和协同，实现数据共享和实时通信，加强信息的流动和决策支持，提高了生产效率和响应能力。

3.2自动化物料搬运系统

自动导航AGV（自动引导车）是一种自主移动机器人，通过集成传感器、导航系统和控制算法，能够在工厂内部进行自主导航和物料搬运。AGV可根据预设的路径或地图进行导航，完成物料的取货、送货和存储任务。同时它能够准确地避开障碍物、识别标识物并按时完成任务，提高物料搬运效率和灵活性。智能机器人在自动化物料搬运系统中扮演重要角色，可以协同工作，将物料从一个工作区域转移到另一个工作区域。机器人采用了视觉传感器和机械臂等设备，能准确地识别和抓取物料，并进行移动和放置。通过机电一体化技术，机器人可以实现高速、高精度和安全的物料搬运任务，提高生产效率和减少人力投入。

机电一体化技术还可应用于物流输送系统，优化物料的运输和分配流程。如采用传送带、滚筒等输送设备，结合智能控制系统，实现物料在生产线上的快速、准确和稳定的运输。通过传感器的监测和控制，确保了物料在适当的时间、位置和数量进行转移，并实现与其他设备的协同工作[3]。

3.3智能仓储系统

智能仓储系统通过自动堆垛机、无人驾驶叉车等设备，实现对物品的自动存储和检索。机械设备根据预设的存储规则和路径，自动将物品从入库区域搬运到适当的存储位置，并在需要时将其检索出来，可以大大提高仓库的存储密度和物品的检索速度。智能仓储系统通过集成的传感器和控制系统，实时监测仓库内物品的状态和位置。利用物联网技术，将这些数据实时传输到后台管理系统，实现对仓库存货的追踪和管理，可随时查询物品的存储位置、数量、生产日期等信息，实现更精准的库存管理和配送计划。

智能仓储系统配备了自动分拣设备，通过视觉传感器和机械臂等技术，对仓库内的物品进行智能排序和分拣。根据预设的规则和订单需求，系统能够快速准确地将物品分类、分拣到相应的区域，提高物流处理效率和减少人工错误率。此外，智能仓储系统还可以提高仓库内物品的存取速度，缩短物流周期，提高物流效率。智能仓储系统与其他生产设备和管理系统的集成也尤为重要。通过整合计算机网络、数据管理系统和机电设备，可以实现仓储系统和生产线之间的无缝协同，提高整体生产效率和资源利用率。

3.4智能质量检测与控制

智能质量检测设备，借助机电一体化技术，可以研发智能质量检测设备，用于对产品进行精准的质量检测。这些设备通常搭载多种传感器和检测装置，能够捕捉产品的各项质量指标，并通过数据分析和算法处理，判断产品是否符合质量要求。机电一体化技术可应用于质量数据的采集、存储和处理，通过建立质量数据的模型和算法，可以对产品质量进行分析、预测和优化，以此可以帮助企业及时发现并纠正潜在的质量问题，提高产品质量。机电一体化技术结合了反馈控制理论和方法，实现对生产过程的实时调节和控制。通过监测质量数据和生产参数，及时调整生产设备的工作状态和参数设置。

质量追溯与溯源系统，通过将质量数据与生产过程数据进行关联，可以追踪到每个生产环节的质量情况，以及可能影响质量的因素或问题，这为质量问题的解决和质量持续改进提供了有力的支持。

4机电一体化技术对智能制造的应对策略

机电一体化技术在智能制造中扮演着重要的角色，为了应对智能制造带来的挑战和机遇，以下是一些应对策略：

4.1加强技术创新与研发

技术创新与研发是推动机电一体化技术在智能制造中发展的关键策略。通过不断推动新材料、新工艺、智能传感器、人工智能、网络通信等方面的创新和研发，可以实现机电一体化技术的持续进步和应用推广。

一是新材料与新工艺。开展新材料和新工艺的研发，能提高机电一体化设备和系统的性能和可靠性。如使用轻量化材料可减少设备负载和能耗，采用先进加工工艺可提高生产效率和产品质量。二是智能传感器与控制系统，开发更先进、精准的传感器和控制系统，实现对生产过程的监测和控制，如利用高精度传感器进行实时数据采集，并结合智能算法进行实时控制和优化。三是人工智能与大数据分析，应用人工智能和大数据分析技术，如机器学习算法训练模型，对大量生产数据进行深度学习和分析，从而发现规律、优化生产过程和预测质量变化。四是网络通信与云平台，建立高效稳定的网络通信和云平台，实现设备之间的信息共享和协同工作。通过云计算和物联网技术，实现设备的远程监控、维护和管理，提高生产线灵活性和可调度性。五是模块化设计与智能集成，推进机电一体化设备的模块化设计和智能集成，以快速应对市场需求和生产变化。通过标准化接口和模块化设计，可实现设备的快速替换和升级，降低生产线调整成本和时间[4]。

4.2加强人才培养与团队建设

一是培养多领域交叉的人才，智能制造涉及多个学科领域，包括机械工程、电子工程、计算机科学等。企业应注重培养具备跨学科背景的专业人才，他们可以更好地理解和应用机电一体化技术。二是提供继续教育和培训机会，持续提供继续教育和培训机会，使现有员工能够了解最新的机电一体化技术和最佳实践，提高员工的技能水平和专业知识，适应智能制造的需求。三是建立跨学科团队合作，组建由不同领域专家组成的跨学科团队，共同合作解决智能制造中的问题和挑战。通过团队合作，充分发挥每个成员的专长和经验，推动机电一体化技术的创新和应用。四是促进知识共享与合作，建立知识共享和合作机制，鼓励员工之间的交流和合作，如组织技术讲座、研讨会和项目合作，促进知识和经验的交流，推动机电一体化技术的发展。五是跨机构合作与产学研结合，与高校、研究机构等进行跨界合作，共同推进机电一体化技术的研发和应用。通过产学研结合，实现理论与实践的有机结合，加速智能制造领域的创新和发展。

4.3引入数据驱动的决策支持系统

一是数据采集与存储，建立高效的数据采集系统，收集来自机电一体化设备和传感器的实时数据，数据包括生产速度、温度、压力、振动等多种参数。二是数据清洗与处理，对采集到的数据进行清洗和预处理，去除不准确或异常的数据，并进行缺失值填充等处理。三是数据分析与建模，利用统计学、机器学习等数据分析方法，对清洗后的数据进行分析、挖掘和建模。通过这些技术，可以发现数据中存在的模式、规律和趋势，为决策提供依据。四是预测与优化，基于数据分析的结果，建立预测模型，对生产过程进行预测和优化，如利用机器学习算法预测产品质量，优化生产调度以提高生产效率。五是可视化与决策支持，将分析结果以可视化形式展现，为决策者提供直观、清晰的信息，这使决策者能够更好地理解数据，从而做出战略性和操作性的决策。六是实时监控与调整，建立实时监控系统，对生产过程中的数据进行持续监测，并及时发现问题和异常，通过数据驅动的决策支持系统，来实现对生产线的实时调整和优化。

4.4与供应链的紧密合作

一是供应链信息共享，与供应链伙伴建立有效的信息共享机制，通过共享销售预测、库存信息、生产计划等数据，实现供需匹配和协同管理，降低库存成本、提高生产效率，并提供更好的客户服务。二是跨组织协同优化，与供应链伙伴共同优化供应链中的关键环节，如物流运输、订单处理等，通过数据驱动的决策支持系统，实现跨组织的协同优化，提高整体供应链的效率和响应能力[5]。三是供应商品质管理，与供应商建立紧密的合作关系，共同致力于提高产品质量。通过建立供应商评估和监控机制，及时发现和解决潜在的供应商质量问题，确保原材料和零部件的质量符合要求。四是优化物流与仓储，与物流公司和仓储服务商合作，优化物流配送和仓储管理。通过共享数据和合理规划，减少物流时间和成本，提高供应链的灵活性和可靠性。五是供应链透明与可追溯，建立供应链的透明度和可追溯性，确保产品和材料的来源可追溯。这对于合规管理、质量控制和风险管理非常重要，可提高企业形象和消费者信任度。

结语

综上所述，机电一体化技术在智能制造中的运用，具有巨大潜力和优势。随着技术的不断创新和发展，机电一体化将进一步推动制造业的转型升级，为企业带来更多的竞争优势。未来机电一体化技术将在各个行业得到广泛应用，为人类社会的进步和发展作出重要贡献。

参考文献：

[1]李彪. 智能制造中机电一体化技术的应用[J]. 造纸装备及材料，2023，52（4）：124-126.

[2]付江. 智能制造中机电一体化技术的应用[J]. 造纸装备及材料，2023，52（4）：148-150.

[3]郑洁. 机电一体化技术在智能制造中的应用分析[J]. 现代工业经济和信息化，2023，13（2）：54-56.

[4]赵成龙. 机电一体化技术在智能制造中的应用研究[J]. 造纸装备及材料，2023，52（4）：133-135.

[5]李琦，苟岩岩，杨海明. 智能制造中机电一体化技术的应用策略探析[J]. 中国新通信，2023，25（9）：62-64.

作者简介：喜琍（1975—  ），女，江苏南通人，硕士，高级实验师，研究方向：机电控制工程。