新一代智能技术在智能制造中的应用与研究

"现代智能制造中的关键智能技术研究综述" 这篇学术论文主要探讨了现代智能制造领域中的核心智能技术，包括学习、进化和自组织机制。作者胡建军等人在文中阐述了这些技术的基本概念、发展历程，以及它们在智能制造系统中的应用和挑战。 首先，智能制造与新一代智能技术的融合是当前制造业的重要趋势。90年代以来，由于市场竞争加剧，人工智能技术在制造业中的应用成为提升生产效率和灵活性的关键。例如，神经网络被用于智能检测、故障诊断、设计优化等领域，遗传算法应用于优化设计，专家系统和知识系统则支持决策制定和问题解决。此外，基于Agent的分布式智能制造系统也开始崭露头角。 然而，尽管取得了显著进步，智能制造仍面临一些挑战，如知识的恰当表示和获取、创新能力的实现以及软件适应性不足。传统的知识表示方式，如规则和神经网络，各有局限性，而进化计算提供了一种可能的解决方案，能够自适应地构建知识表示，并处理结构化知识。这有助于解决知识获取和应用的问题。 其次，创新能力在智能制造中至关重要。传统智能系统往往缺乏创新性，而进化计算，特别是遗传编程，通过试错学习和探索，可以辅助用户进行创新，并在设计和决策中展现出超越人类知识范围的能力。这一点已经在电路设计等领域的应用中得到证明。 最后，软件适应性是另一个亟待解决的问题。现有的智能系统往往难以应对快速变化的环境和需求。进化计算和自组织机制在此有潜力，它们允许系统动态调整自身以适应新情况，实现软件的自我更新和优化。 这篇综述论文深入剖析了智能制造中的智能技术，特别是学习、进化和自组织机制，为理解这些技术在现代制造业中的作用和未来发展方向提供了重要参考。通过解决现有挑战，这些技术有望推动智能制造系统的智能化程度，更好地服务于知识经济的发展。