摘要：本文旨在全面剖析人工智能（AI）在数控加工领域的应用现状、所取得的成果以及未来发展趋向。通过对相关资料的综合研究和实际案例分析，阐述了 AI 在加工参数优化、刀具磨损监测、故障诊断、智能编程与质量检测等方面的应用情况，介绍了当前的研究成果，并对其与数字孪生融合、智能化自动化水平提升、人机协作创新等发展趋势进行了探讨，展现了AI对数控加工领域的深刻影响和巨大潜力。

关键词：人工智能；数控加工；应用成果；发展趋势

一、引言

数控加工技术在现代制造业中占据关键地位，其智能化发展是必然趋势。人工智能（AI）技术的兴起为数控加工带来新契机，深入探究AI在该领域的应用现状、成果与发展趋势，对制造业发展意义重大。

二、人工智能在数控加工中的应用现状

（一）加工参数优化

合理选择加工参数至关重要，AI借助机器学习算法分析大量历史数据，为不同加工任务确定最优参数。如在汽车零部件制造中，通过分析材料特性、刀具磨损历史等，精确计算切削速度、进给量和切削深度等，提高加工效率和产品质量，避免经验性参数设定带来的缺陷。

（二）刀具磨损监测与预测

刀具磨损影响加工精度和质量，基于深度学习模型的AI技术实时收集和分析刀具加工中的振动、温度、切削力等多源数据。航空航天企业在加工高精度零部件时，利用传感器和深度学习算法准确预测刀具磨损程度和剩余寿命，及时更换刀具，降低工件报废率和机床停机时间。

（三）故障诊断与预测性维护

数控加工设备复杂，故障影响生产。AI系统采集机床运行数据构建神经网络等故障诊断模型，大型机械加工车间的数控机床采用此方式，能快速判断故障类型和位置，还可预测潜在故障，安排维护计划，减少停机时间和维修成本。

（四）智能编程与加工路径规划

在复杂模具制造领域，AI实现智能编程。以注塑模具制造为例，AI系统分析模具三维模型自动生成数控程序并规划最优加工路径，减少刀具空行程时间，保证型腔加工精度，缩短编程和加工周期，提高生产效率。

（五）质量检测与控制

AI视觉技术在质量检测中作用显著。在电子设备零部件加工生产线，安装摄像头利用AI算法分析零部件图像，快速检测尺寸偏差、表面瑕疵等问题，发现不合格产品及时调整或剔除，保证产品质量稳定性。

三、人工智能在数控加工中的成果

（一）智能数控系统研发成果

1.华中数控研制出搭载AI芯片的新一代人工智能数控系统工业样机，实现了“感知与互联”“学习与建模”“优化与决策”“控制与执行”等功能，可在毫秒级进行实时预测与推理，并支持客制化人工智能应用App的运行与开发。

2.深圳先进院杨之乐团队成功研发出高端智能五轴数控系统，该系统实现了微米级的精密运动控制，全面整合国产供应链，完成人工智能算法和大语言模型的应用，使工艺编程效率提高10倍以上。

（二）加工过程优化成果

通过AI技术对加工参数进行智能优化，在3C加工、汽车零部件加工等多个领域，加工效率可提高5%-30%。例如华中数控的Cyber-Milling应用可实现切削加工工艺参数的自动提取、优化等功能。同时，利用机器学习算法分析加工数据，使机床能够根据加工材料、刀具状态等变化自动调整加工策略，进一步提高了加工精度。

（三）刀具磨损监测与寿命预测成果

基于深度学习模型的刀具磨损监测系统，能够实时准确地监测刀具在加工过程中的状态，提前通知更换刀具，有效降低了因刀具过度磨损导致的产品报废率，提高了加工过程的稳定性和可靠性。

（四）故障诊断与预测性维护成果

构建的基于神经网络的故障诊断模型，在实际应用中能够实时采集机床运行数据，提前预测可能出现的故障，减少停机时间，保障了生产的连续性，降低了维修成本和设备故障率。

（五）智能识别与定位成果

运用AI技术实现工件的智能识别与定位，通过采集大量图像数据训练模型，使其能够自动识别工件的类型、位置、姿态以及材料种类、尺寸、材质等信息，有助于保证加工精度和效率，提高了数控加工的智能化水平。

四、人工智能在数控加工中的发展趋向

（一）深度融合数字孪生技术

未来，AI与数字孪生技术将在数控加工领域深度融合。通过建立虚拟的数控加工孪生模型，与实际加工过程实时映射，AI可以利用孪生模型中的数据进行更加精确的加工过程模拟和优化。例如在新产品的数控加工工艺设计阶段，可以在数字孪生环境中利用AI进行多次虚拟加工试验，优化加工方案后再应用于实际生产，从而大大缩短产品开发周期，提高加工成功率，减少试错成本。

（二）智能化与自动化程度进一步提升

数控加工将朝着更高智能化和自动化的方向发展。AI系统不仅能够自主完成加工任务的规划和执行，还能在加工过程中根据实时工况自动调整加工策略。例如，当遇到加工材料内部缺陷或加工余量不均匀等复杂情况时，机床能够自动调整刀具路径和加工参数，实现自适应加工，进一步提高加工精度和质量，同时减少人工干预，提高生产效率。

（三）人机协作模式的创新

随着AI在数控加工中的深入应用，人机协作模式将发生重大变革。操作人员将不再仅仅是机床的操控者，而是与AI系统协同工作的伙伴。AI系统可以为操作人员提供实时的加工建议、故障解决方案等信息，操作人员则可以根据自身经验和判断对AI的决策进行监督和调整，实现人机优势互补，提高生产过程的安全性和可靠性，同时提升生产效率。

（四）强化智能编程与自动化加工

1.智能免编程系统将得到更广泛应用，用户只需导入CAD等格式文档，系统即可自动生成刀路模拟和数控程序，这将极大地降低编程门槛和人力成本，使更多非专业编程人员也能参与到数控加工过程中。

2.AI将实现从工艺规划到加工执行的全流程自动化，根据产品设计和生产要求，自动确定加工工艺、刀具路径、切削参数等，进一步提高生产效率和加工一致性，满足大规模定制化生产的需求。

（五）助力个性化定制与柔性生产

1.AI能够快速分析客户定制需求，生成相应的数控加工方案和程序，实现小批量、多品种的个性化生产，满足市场多样化的需求，提高企业的市场竞争力。

2.根据订单任务和设备状态，AI对生产资源进行智能调度和优化配置，提高生产资源利用率和生产效率，实现柔性生产，使企业能够更加灵活地应对市场变化。

五、结论

人工智能在数控加工领域的应用已经取得了显著的成果，从加工参数优化到质量控制等各个环节都展现出了巨大的优势。随着技术的不断发展，其在与数字孪生融合、智能化自动化提升、人机协作创新等方面的发展趋势将进一步推动数控加工行业的变革。制造业企业需要密切关注这些发展动态，积极引入和应用AI技术，以提升自身在制造业竞争中的地位，实现可持续发展。同时，科研机构和高校应持续开展相关研究，为AI在数控加工中的应用提供更先进的理论和技术支持。

参考文献：

[1]张莲。人工智能在数控加工中的应用［ J ].内燃机与配件，2019（18）：234-236.

[2]李鹏祥．智能制造与智能数控机床探究［ J ].南方农机，2019（16）：15-16.

[3]樊留群，丁凯，刘广杰．智能制造中的数字孪生技术［ J ]．制造技术与机床，2019（7）：61-66.