赵盛烨, 吴文江, 佟 敏, 李 锁

(1. 中国科学院大学 计算机科学与技术学院, 北京 100049； 2. 中国科学院 a. 沈阳计算技术研究所; b. 沈阳高精数控智能技术股份有限公司, 沈阳 110168； 3. 吉林大学通信设计院股份有限公司 政企事业部, 长春 130012)

0 引 言

当前, 云计算、 大数据、 工业互联网和物联网等技术飞速发展, 由于这些技术在信息处理方面具有智能性特点, 对改造传统的制造业、 实现产业升级具有明显的优势, 因此制造技术面临着难得的发展机遇及挑战。同时, 智能制造对我国制造业的发展尤其重要, 其有助于发挥信息技术的优势, 尽快弥补与发达国家制造业的差距, 对实现弯道超车具有重要的积极意义[1]。而被称为“工业母机”的机床的智能化控制显然是重中之重。对于智能机床的内涵, 在国际范围内还没有形成统一标准。从目前研究现状看, 普遍认为智能机床应具有对外部环境的智能感知、 数据分析、 自我诊断和自我学习决策等类人的功能。自上世纪90年代以来, 为抢占智能制造的发展先机, 各发达制造强国纷纷投入到相关的研究中, 比较权威的研究机构包括美国国家标准技术研究所、 英国汉普郡大学等。国际名牌机床厂商随之推出了各自的智能化产品, 其智能化特征表现在如下几个方面[2]： 1) 具有智能感知功能, 既实现对周围环境的感知, 同时实现对自身工作状况的正确识别； 2) 在加工过程中, 可实现对切削参数的动态识别及自适应调整； 3) 利用统计分析方法对工件的加工质量进行动态评估, 以保证加工质量稳定性。……