智能制造路径

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智能制造路径范文第1篇

围绕实现制造强国的战略目标，《中国制造2025》明确推进信息化与工业化深度融合、实施智能制造。《智能制造发展规划（2016―2020年）》指出加快发展智能制造，是培育我国经济增长新动能的必由之路，是抢占未来经济和科技发展制高点的战略选择，对于推动我国制造业供给侧结构性改革，实现制造强国具有重要战略意义。同时，从实际生产过程来看，智能制造从宏观上将推动传统标准化、大批量、刚性的生产模式向个性化、高度柔性化、快速响应市场需求方向转变，微观上将通过数字化、网络化、自动化和智能化的系统集成实现产品研制过程的全闭环控制。（王淼、王湘念，2015）《智能制造发展规划（2016―2020年）》认为，智能制造是基于新一代信息通信技术与先进制造技术深度融合，贯穿于设计、生产、管理、服务等制造活动的各个环节，具有自感知、自学习、自决策、自执行、自适应等功能的新型生产方式。

智能制造的概念起源于20世纪90年代，最初出现在美国，其后发达国家纷纷将发展智能制造列入国家重点发展计划。美国在2012年提出“工业互联网”概念以推动再工业化战略，德国在2013年提出并实施“工业4.0”战略。我国于2015年推出《中国制造2025》，提出以加快新一代信息技术与制造业深度融合为主线，以推进智能制造为主攻方向，构建以智能制造为重点的新型制造体系。这些国家战略均以推进智能制造为主攻方向。智能制造已经明确成为现代先进制造业新的发展方向。

在对智能制造国外先进经验分析方面，王媛媛、张华荣（2016）对于全球智能制造业发展现状及特点进行了分析，胡晶（2015）对于美国工业互联网、德国“工业4.0”以及我国“两化”深度融合等策略进行了比较。杨帅（2015）对于工业4.0与工业互联网进行了对比分析，发现二者在动因、内核、方向、结果等方面基本一致，但两国在工业和互联网领域的比较优势差异显著而导致两种模式在内涵、实现路径、实施重点与效果等方面明显不同。黄健、万勇（2016）指出德国推动工业4.0的战略意图在于试图主导以智能制造为基础的第四次工业革命，韩国推行制造业创新战略3.0在于以智能工厂为抓手推动制造业改革。

在我国智能制造发展现状方面，《智能制造工程实施指南（2016―2020）》指出，我国制造业尚处于机械化、电气化、自动化、信息化并存，不同地区、不同行业、不同企业发展不平衡的阶段。辛国斌（2016）认为我国制造装备产业处于由自动化向智能化发展的初级阶段。李富（2016）认为我国智能制造业存在产业结构抑制了智能制造的需求、技术水平差异明显、配套能力不足、人才短缺等问题。赵程程、杨萌（2015）表明我国智能制造从技术层面进入到了应用层面。王友发、周献中（2016）指出国内目前对智能制造发展路径和模式的探讨更多集中在现象描述层面，缺乏微观机制和内部动力等视角的深入分析。

在我国智能制造发展经验方面，冷单、王影（2015）总结了浙江省发展智能制造的主要做法在于推进产品智能化开发、实施“机器换人”专项行动、推进成套装备示范应用等。张建宏（2015）指出扬州装备制造产业智能制造在于实施创新驱动发展战略、完善政策措施等。陶永、李秋实、赵罡（2016）认为航空智能制造的重点在于研发关键智能工艺装备、基于工业互联网的航空协同云制造等。王影、冷单（2015）从资金与投融资渠道、产业创新体系、产业结构调整等几个方面提出了我国智能制造装备产业的发展思路。白小明（2016）提出推进“互联网+”制造业研发平台、产品制造、制造业服务、供应链与物流的发展。李政新（2015）认为要建设智能化工厂和技术示范平台、打造创新驱动新机制。黄群慧（2016）认为智能制造发展的关键在于突出战略引导、强化创新驱动以及完善制度环境。

在此基础上，探讨了影响智能制造发展的行为主体及促进智能制造发展的模式，研究了智能制造发展从初级智能装备到高级智能制造系统集成的循序渐进发展路径，最后提出以智能制造装备为基础推动智能制造的发展、以信息技术为手段对现有设备进行智能化改造、以技术改造升级为抓手推动传统制造业迈向智能化为突破口，共同推动智能制造的发展。

二、智能制造发展模式

（一）影响智能制造发展的行为主体

发展智能制造是一复杂的系统工程。从影响智能制造发展的因素来看，这些影响因素可以分为智能制造企业自身可控的内部因素与政府决定的而智能制造企业必须适应的外部因素两类。从内部因素看，市场需求、科技进步、生产要素配置、市场网络组织等企业可控因素对智能制造的发展具有重大影响。从外部因素看，产业政策、发展环境、生产业、信息业发展状况等企业不可控因素对智能制造的发展影响也不容忽视。这些影响因素涉及的行为主体主要包括政府、智能制造企业、智能装备制造企业、信息技术企业、生产服务企业等。智能制造企业的发展离不开政府提供的政策导向、人力资源、资金支持等社会环境。这些行为主体联系密切，相互制约，共同促进智能制造的发展。

1.政府。政府提供的经济发展环境、产业发展政策、金融与财税扶持政策等直接决定了智能制造企业的发展与营运空间。同时，政府还要营造公平竞争市场环境，为企业创造良好生产经营环境，以市场化手段引导企业进行结构调整和转型升级。《中国制造2025》明确提出要坚持“市场主导、政府引导”的基本原则。“市场主导”就要充分发挥市场在资源配置中的决定性作用；“政府引导”就要更好地发挥政府引导作用，优化政务服务，完善和落实财税、产业、金融、土地、人才、贸易等相关支持政策，为企业发展创造良好环境。此外，政府还要推动资源配置效益最大化和效率最优化，强化企业在推进智能制造发展中的主体地位，激发企业活力和创造力。

2.智能制造企业。企业是市场经济的主体，智能制造企业在政府制定的各种政策所限定的发展与营运空间内，受经济利益的驱使，努力突破智能制造关键技术和核心部件，以新技术突破带动形成新产业、新业态，增强自主发展能力。

（三）突破口

1.以智能制造装备为基础推动智能制造的发展。装备制造业是为国民经济各行业提供技术装备的基础性、战略性产业，是制造业的核心和支柱，是各行业产业升级、技术进步的重要保障和国家综合实力的集中体现。目前，我国制造装备产业处于由自动化向智能化发展的初级阶段（辛国斌，2016）。《中国制造2025》包含的重大工程之一就是智能制造装备的研发。河南省印发的《先进制造业大省建设行动计划》把智能装备作为带动装备制造业转型升级的突破口，以装备产品和装备制造智能化为重点，突出发展智能成套、智能电气和智能制造装备。装备智能化首先要实现产品信息化，即越来越多的制造信息被录制、被物化到产品中；产品中的信息含量逐渐增高，一直到其在产品中占据主导地位。

2.以信息技术为手段对现有设备进行智能化改造。信息业的发展为智能制造的发展提供技术支撑，推动智能制造跨越式发展，信息业的发展也总是领先于智能制造的发展。信息资源的投入和信息技术的广泛应用，可以引导传统制造业向智能制造的方向发展。以信息技术推动智能制造的发展是一项长期而缓慢的过程，但又是智能制造发展过程中必须跨越的一个环节。黄群慧（2016）指出智能制造的实现关键在于新一代信息技术系统的支持，为推进智能制造，一方面，要推动互联网企业逐步向制造业的渗透，另一方面，要推动制造企业的互联网化。《中国制造2025》强调新一代信息技术的4个发展方向包括：集成电路及专用设备、信息通信设备、操作系统与工业软件以及智能制造核心信息设备。发展智能制造，一定要优先发展智能制造相关的信息业，以此为手段来促进传统制造企业向自动化、智能化的转型。

3.技术改造升级为抓手推动制造业迈向智能化。技术改造是推动制造业采用先进的智能装备、促使生产系统智能化的一个有力措施，是提高企业技术水平、实现产品转型升级的一个有力手段，也是政府极力支持制造业实现智能制造转型的一个努力方向。《（中国制造2025）重点领域技术路线图（2015版）》明确要持续推进企业技术改造。河南省印发的《先进制造业大省建设行动计划》也要推动制造企业转型升级。《智能制造工程实施指南（2016―2020）》指出要持续推动传统制造业智能转型。邵安菊（2016）指出要将智能制造作为制造业发展的基本方向，促进制造业的转型升级以提高生产效率。我国制造业装备相对落后，机械化与自动化设备并存。在进行技改升级过程中，第一步是对传统的设备进行由机械化向自动化的升级，然后在此基础上，对现有设备进行智能化改造以便实现物理设备互通互联，最终实现智能制造。

四、具体做法

智能制造的发展涉及实现智能制造技术和系统、社会组织两个方面的问题。智能制造技术和系统是实现智能制造的基础，有效的社会组织可以积极促进和保障智能制造的实现。这两个方面是相辅相成、相互促进的关系，缺一不可。智能制造技术和系统的发展和实现是智能制造业努力的方向，而通过社会发展规划、财政税收等政策手段强力引导、驱动与促进智能制造的发展，人为推进或加快智能制造实现的进程，则是政府努力的方向。因此，发展智能制造的具体做法，需要从政府层面、行业层面、企业层面几个角度进行考虑。

（一）政府层面

政府积极制定推动智能制造发展的社会发展规划、各项扶植政策，为企业智能制造的发展与转型升级提供良好的发展环境。通过政策引导与推动，加快推动新一代信息技术与制造技术融合发展，着力发展智能装备和智能产品，推进生产过程智能化，培育新型生产方式，全面提升企业研发、生产、管理和服务的智能化水平。

1.完善保护知识产权等法律、法规与政策，提供良好的法制环境以为引资、投资创造良好的经济环境。

2.出台积极的财政与税收政策，促进智能制造的培育与发展。

3.支持生产业的发展，鼓励工业互联网、云计算等产业积极发展，完善智能制造服务支撑体系。

4.明确产业发展方向，优化c智能制造相关的投资结构。聚焦《中国制造2025》重点领域，启动实施一批重大技改升级工程，明确支持战略性重大项目和高端装备实施技术改造的政策方向。加强互联网基础设施建设，强力推进互联网在制造领域的应用。

5.创新人才培养模式、强化人才激励机制、落实各项人才政策，为智能制造培养与储备复合型人才。

6.以试点示范行动为抓手，推进成套装备示范应用，引领智能制造发展方向。

7.进行集聚发展。

（二）行业层面

在政府发展规划、财税政策等引导下，进行技术、装备、商业模式等的扬弃。

1.对于装备制造业，持续进行技术改造与升级，提供智能的装备。加快部署企业技术升级改造，推动产业迈向中高端。聚焦《中国制造2025》重点领域，发挥企业主体作用，按照有保有压的原则，以市场为导向，以提高质量效益为目标，启动实施一批重大技改升级工程，支持轻工、纺织、钢铁、建材等传统行业有市场的企业提高设计、工艺、装备、能效等水平，有效降低成本，扶持创新型企业和新兴产业成长。

2.对于生产业，以系统集成商的要求与发展为主线，带动信息技术软硬件技的发展。

3.对于生产制造业，对生产的产品进行智能化改造与升级，积极采用新型的商业与运营模式。

（三）企业层面

以利益驱动为诱因，以工业互联网、人工智能等信息技术为手段，积极引入机器人等智能制造装备，对传统制造工厂进行技术改造与升级。

1.对生产设备进行智能制造的改造与升级，适应智能制造的需要。

2.对生产的产品进行智能化改造与升级，提供智能化的产品。

3.积极采用新型的商业与运营模式。

4.积极推进机器换人。通过机器换人，把人从某些生产环节如环境恶劣、简单装配、精密检测等条件下解放出来，以便降低成本、提高效率。

5.对于新建企业，在资金、技术、设备等方面允许的情况下，尽量要求采用智能化装备进行生产。

五、结语

智能制造是《中国制造2025》的主攻方向。本文探讨了促进智能制造发展的模式，研究了从智能装备到智能制造系统发展的路径，提出以信息技术为手段对现有设备进行智能化改造、以智能制造装备为基础推动智能制造的发展、以技术改造升级为抓手推动传统制造业迈向智能化，这三个方面齐头并进，共同推动智能制造的发展。智能制造的发展是一项复杂的系统工程，需要政府、制造企业、生产服务业及其他相关方协同努力，它是一个渐进的过程，不可能一蹴而就。

智能制造路径范文第2篇

关键词：路灯节能改造 数字化智能 管理系统 城市照明 前景

中图分类号：F426.6 文献标识码：A 文章编号：1003-9082（2017）06-0-01

随着我国城市的现代化发展逐步完善，城市照明建设也面临着巨大的挑战，传统路灯以及人力管控照明系统显然已经无法适应现代化城市的发展，不仅会造成能源浪费，而且难以满足城市夜景美化与科学控制，因此，对城市路灯节能改造与应用数字化智能管理系统显得迫在眉睫。

一、城市路灯节能改造

1.节能改造方法

（1）严格按照照明标准设计。城市道路照明系统在进行节能改造设计的过程中，要严格按照国家制定的照明标准，在确保路灯照明标准符合国家标准的前提下，尽量遵从节能原则，对不同道路的路灯照明等级进行划分，让光能的利用实现最合理化[1]。在进行城市路灯节能改造时，必须制定多种执行方案，然后结合不同因素对所有方案进行综合考量，在保证道路照明标准不降低的基础上，选择电能低消耗、照明高亮度的最佳方案，进一步确保城市路灯照明系统趋向节能、经济。

（2） 路灯开关时间的合理化。为了实现降低电耗、节约能源的目的，城市路灯照明系统的开关时间要进一步合理化。在进行城市道路照明系统的设计之前，应该对城市不同道路的具体情况进行了解，针对不同的特点去设定开关时间的不同。同时，道路中的人行道与机动车道的路灯开关时间应区分开来，因为通常城市的后半夜，人流与车流都相对较少，在保证交通安全的基础上，路灯设计时应适当降低照明亮度，一般做法就是在后半夜将机动车道的照明灯关闭一半。这样一来，照明亮度的降低，有效地节约了用电量，从而在一定程度上实现了路灯的节能。此外，在使用了功率转换型镇流器之后，后半夜车流较少时路灯灯泡的用电功率会自动降低，也是一种有效节能的方法。

2.节能改造前景――节能灯泡

在过去设计的城市道路照明系统当中，基本上都存在用电量巨大的现象，随着能源价格的不断上升，仅仅由路灯照明一项带来的电费支出就已成为当地政府的重担。路灯照明需要用电，而电是由煤炭电厂燃烧发出而成，浪费电能实际上也等同于向大气排放更多的二氧化硫等有害气体，在一定程度上影响着人们的健康。投入使用节能灯泡则会大大降低用电量，自然也就减少了对资源的消耗，缓解了环境污染。同时，节能灯泡的使用寿命会比传统灯泡要长，从而降低了更换的频率，维护成本也随之降低。

节能灯泡目前主要有两种：紧凑型荧光灯和半导体发光二极管LED灯，@两种节能灯泡各有优缺点，但都能够提高用电效率，降低能源消耗，并且光照强度、照明效果都有了更好的提升，使得行人行车的安全性大大提高 。此外，节能灯泡的体积也比传统灯泡要小，使得路灯在造型方面有了更多发挥的空间，在一定程度上提升了城市照明路灯的美观性。

二、城市照明数字化智能管理系统

1.数字化智能管理系统的功能

目前城市照明数字化智能管理系统所具备的功能有如下几点：①系统中装有中央监控装置，该装置可对整个系统进行统一管理控制，根据效果需要对所有照明设备进行调节，效率高且效果好。②系统中设置有自动与手动的切换开关，方便灯组开关的手动操作与自动操作。③系统中具有应急灯组管控设备，即便出现供电故障，也可立即启动应急处理。④系统可对灯具启动时间、使用记录、使用寿命等数据进行记录。⑤系统具有自我保护机制，且可以具有场景预设、定时调节、亮度调节、软启动关断等功能。⑥系统设有其他系统连接端口，方便综合管理平台进行管理。除了这些智能化控制之外，随着科学技术的不断发展，数字化智能管理系统的功能将逐步完善且强大。

2.数字化智能管理系统的应用前景

（1）照明时间与照明亮度的精准控制。一般情况下，城市照明系统中的设备按照功能分类可分为道路照明设备与景观照明设备，其中景观照明设备会根据景观所在的环境与实际情况有一定的预设管理，而道路照明设备的管理相对会更加复杂，下面笔者主要针对道路照明进行详细地阐述与分析。所谓道路照明，主要目的就是要保障行人与行车的交通安全，尤其是要控制好夜晚与恶劣天气发生时的照明时间与亮度。倘若照明时间不够或者亮度不足，都很有可能造成交通事故，特别是路况复杂以及事故多发路段。城市中心路段以及人流量大的路段，倘若照明设备时间开启过晚或者关闭过早，不但会带来交通安全隐患，还有可能带来治安问题。但是出于节能考虑，路灯开灯时间过早或者关闭过晚会造成一定的能源浪费。因此，照明管理工作人员与城市照明数字化智能管理系统研发人员应通力合作，对城市高低峰期的人流与车流数据进行分析，结合实际情况，在人流车流相对较少的时间段，采用降低照明度或者启动半夜灯等方式去节约能源 。此外，数字化智能管理系统还提供感光链接，可以通过对光线强度、角度的感应，去实现对路灯的开关控制，提高道路照明的科学性与合理性。

（2）道路照明与景观照明的精准管理。数字化智能管理系统可充分感知城市道路中的车流信息，从而实现对灯光的精准控制，在确保交通安全的前提下，关闭无效照明，达到节能的目的。与道路照明不同的是，景观照明注重的是对环境的美化效果，为了及时确保景观与照明系统中间的协调性，可应用LED照明给人们带来更好的视觉享受。

结束语

综上所述，从现如今的城市照明需求来看，并时间越久、亮度越高就是最佳的照明方案，在进行城市照明系统的规划设计当中，一定要考虑到节能减排的问题，选择节能型灯泡进行路灯的节能改造。此外，随着城市照明数字化智能管理系统的逐渐成熟，其发展前景不可估量，不仅提升了城市的照明效果，还充分体现了节能减排的理念，并且在物联网的基础上，将整个城市覆盖在现代化的通信设备与通信网络当中，向感知型现代化城市迈进。

参考文献

[1]王荀.城市LED路灯节能改造项目风险管控研究[D].华北电力大学（北京），2016.

智能制造路径范文第3篇

目前，MCI的早期诊断，主要为核磁共振成像等检测手段。磁共振成像(MRI)能观测到脑白质病变(WML)、腔隙性脑梗、脑内微出血等病变，它们被认为是颅内小血管病变(SVD)的表现。尽管这些病变最初被认为是毫无症状的，然而最近的纵向研究表明，这些病变极大的增加了未来罹患痴呆、中风，甚至死亡的风险。 因此，权威机构建议，应当对颅内小血管病变(SVD)作预防性检查，最好是在亚临床阶段。然而，对参与研究的对象进行磁共振成像筛查亚临床阶段的病变，是相对昂贵的;迄今为止仍缺乏一种筛查颅内小血管疾病(SVD)的简单易行的方法。

经颅多普勒超声(TCD)是一种非侵入性的、廉价且便于操作的评估颅内血管的技术。目前，在诊断蛛网膜下腔出血后，由于动脉瘤破裂导致的颅内血管痉挛具有最为显著的临床应用价值。此外，TCD已被证明可以有效评估镰状细胞病、中风或脑死亡患者的颅内血管。从TCD中得到的搏动指数(PI)长期以来一直被认为是可以反映小血管阻力的指标。本研究探讨了PI和SVD的诊断指标之间的关系，以及TCD作为社区中MCI筛查方法的实用性。

1 对象与方法

1.1研究对象

本研究连续招募了2011年03月～2014年03月之间的轻度认知障碍患者205例，(采自研究轻度认知功能障碍患病率的某老龄化研究项目)，其中男99 例，女 106 例;年龄 61～85岁，平均年龄(70.359.85)岁。并获取了研究对象的基本人口统计数据、临床表现及认知功能。签署知情同意书，并获得医院出具的伦理审批。

1.2研究方法

1.2.1 神经心理评分

用于测评的相关神经心理量表主要包括 临床痴 呆 评 量 表(CDR)、简 易 精 神 状 态 检 查 量 表(MMSE)，日常生活能力量表(activity of daily livingscale，ADL)、Hamilton 抑 郁 量 表 以 及 改 良 的Hanchinski表(Loeb 评分)等。

1.2.2 TCD、MRI检查

使用英国 TRACTIT 型号超声诊断仪，发射 2MHz脉冲信号，透过颧弓上方的颞骨窗，探测深度64 mm，对该处的大脑中动脉进行超声波探测。PI根据以下公式自动生成：PI=(收缩期峰值流速-舒张末期峰值流速)/平均血流速度。通过双侧大脑中动脉搏动指数(MCA PI)计算出MCA PI平均值。

2 结果

单变量分析结果显示，只有年龄、性别和WML四分位点与平均MCA PI值有关。多变量线性回归模型表明，只有WML四分位点与平均MCAPI值独立相关，而PI与腔隙性脑梗或脑内微出血的诊断指标并无联系。

3 讨论

智能制造路径范文第4篇

以手机为例，下载路径和安装路径的区别：下载的是安装文件，一般都需要安装，存储路径是把下载的那个文件存放的位置，而安装路径是安装这个软件时的一个位置。手机端下载的路径是默认保存在dingtalk的文件夹内，路径不能设置或修改。

手机、为移动电话或无线电话，通常称为手机，原本只是一种通讯工具，早期又有大哥大的俗称，是可以在较广范围内使用的便携式电话终端，最早是由美国贝尔实验室在1940年制造的战地移动电话机发展而来。

1958年，苏联工程师列年，美国摩托罗拉工程师马丁库帕发明了世界上第一部商业化手机。历经2G时代、3G时代，迄今为止已发展至4G时代了，而5G时代也紧随其后，国内已经出现5G的商用。

手机分为智能手机（Smartphone）和非智能手机（Featurephone），一般智能手机的性能比非智能手机要好，但是非智能手机比智能手机性能稳定，大多数非智能手机和智能手机使用英国ARM公司架构的CPU。

（来源：文章屋网 ）

智能制造路径范文第5篇

【关键词】工业4.0；柔性生产；电磁循迹；多路径选择；智能配送

1、研究背景及研究意义

1.1研究背景

继德国的“工业4.0”推出之后，“中国制造2025”的既定方略也公布于众。而我国的制造业多为劳动密集型的传统产业，特别对于间歇流水线，产品会出现在工序时间较长的工作地上等待加工和工序时间较短的工作地的负荷不充分的现象。除此之外，与工业3.0的流水线只能大批量生产的刚性生产模式所不同的是，“工业4.0”流水线要求可以实现小批量、多批次生产，最小的批量可以达到一件，也就是说，可以为消费者量身定制孤版商品，即柔性生产模式。柔性生产的精髓在于实现弹性生产，提高企业的应变能力，不断满足用户的需求。这就使得产品的生产工序不再是一成不变的，需要根据不同的订单采用不同的生产工序。这样，生产线上的各个工位之间就会有不同的组合，需要应变性和准确性良好的智能运输设备在各工位之间智能配送生产零件。

1.2研究意义

为了解决企业在生产零件智能配送过程中所面临的各种问题，实现工业生产高度智能化、自动化、柔性化，我们设计了一种基于MC9S12XS128的电磁引导式智能循迹物流车。这种物流车针对工业4.0生产体系下，不同工位之间的生产零件在配送时，小车运行路线的选择与寻迹问题。它能够在上位机多路径选择系统的监控下，在岔路口选择正确的方向，沿着预先铺设的电线轨道网格运动。当工厂因市场变化而改变生产线时，只需要将电线重新铺设即可。不仅提高了整个车间系统的运作效率、服务质量，降低了成本，而且提升了企业核心竞争力和经济效益。并且该电磁引导式循迹物流车占地面积小，方便美观，提高了企业的形象。

2、系统设计

2.1车间电磁网格引导线

我们铺设了如图2.1.1所示的模拟车间场地，用来对所制作的智能循迹物流车进行测试。白色道路中心铺有电磁引导线，形成直道、直角弯、丁字弯和十字弯四种道路情况。电磁引导线为直径为0.1-1.0mm漆包线，其中通有20kHz，100mA的交变电流，频率范围20k±1k，电流为100±20mA，因此，在电磁引导线周围会产生磁场。物流车的电磁传感器根据检测到的磁场信号判断物流车的位置。加工所需要的机床分散在电磁引导线两侧，当物流车接近目标地点后即打开超声波测距模块，当物流车距离机床达到设定距离时，即停车卸下零件。

2.2系统总体结构

本物流车能够根据工艺人员在上位机端设定的生产工序，自动生成行进路线，将零件配送至指定工位，实现预定的生产工序，从而形成一条柔性的生产线。即在不改变车间构造的前提下，只需根据不同的产品需求，设定不同的生产工序，零件即可在物流车的配送下到达各个工位完成加工，实现柔性生产。

智能循迹物流车主要由机械系统、微处理器模块、电磁传感器模块、电源管理模块、电机驱动模块、舵机模块、超声波停车模块、上位机模块组成。本系统以MC9S12XS128MAL芯片为主控制器，利用电磁传感器识别路径信息和判断是否到达岔路口。微处理器根据电磁传感器所采集到的信号，控制行车电机转动和舵机打角实现物流车的电磁循迹和多路径选择。

3、硬件设计

3.1微处理器模块

单片机MC9S12XS128拥有128K的Flash程序空间、8通道24位中断定时器、8通道16位定时器、8通道PWM波输出和8通道12位精度的AD转换器；同时集成CAN、SPI、SCI和UART等通信接口；使用16M外部晶振，通过锁相环最高可倍频至96M；最小系统包括外部晶振、复位电路及BDM调试接口电路等。

3.2电磁传感器

传感器是物流车最重要的模块之一，能够对变化的磁场信号作出灵敏的检测，对道路状况的检测起着至关重要的作用。本系统根据LC谐振的原理，选取10mH电感和6.8nF电容作为LC谐振电路，产生感应电流，再通过滤波、放大、检波，然后将结果送入单片机进行AD处理，以判断道路当前信息。传感器放大电路原理图如图3.2.1所示。

3.3电机驱动模块

电机采用BTN7960高强度电流半桥电机驱动芯片。我们利用两片BTN7960构成一个完整的全桥驱动，可以很好地实现电机的正转、反转和刹车制动。电机驱动电路原理图如图3.3.1所示。

3.4舵机模块

舵机用NCP3020进行供电，通过调整，使用6V的电源给舵机供电。较高的电压可以提高舵机的响应速度，但过高电压容易导致舵机工作不稳定。舵机电源的稳压电路原理图如图3.4.1所示。

4、软件实现

4.1路径生成算法

该算法可以根据物流车当前位置和目标位置自动生成物流车的行进路径，属于路径规划一类的问题。如图4.1.1所示为模拟车间场地坐标处理，图中的直线表示模拟车间场地中的电磁引导线，图中方框表示道路两侧的机床。为了便于计算机表示和运算，将模拟车间场地中的位置以坐标的形式表示出来，将交点和拐角处的坐标设为偶数点，从而可以将机床处的点以整数的形式表示出来，避免使用浮点型数据，节省内存空间，降低运算量。

建立坐标后，可以较为简单地找出两点间最短的路径。虽然循迹物流车采用的是舵机控制前轮实现转向，因而难以实现原地转向180°，增大了路径规划的难度，但是我们的算法仍然可以在不能原地转向180°的情况下生成最优路径。

规划路径时采用模拟运行的方式，即先获取当前坐标和目标坐标，模拟运行，每次改变模拟当前坐标值，并记录每次模拟运行的相应转向指令，直到模拟运行的物流车到达目标坐标，即模拟当前坐标值和目标坐标值重合时，路径规划完成，物流车按照模拟运行所得到的转向指令运行。具体步骤如下：

步骤1：首先检测模拟当前坐标值是否和目标坐标重合，如重合，输出转向指令，若不重合，检测当前方向是否在目标坐标相对于模拟当前坐标值的方向上，如不在正确的方向，则采用步骤2尝试将物流车调整到正确的方向上。

步骤2：由于物流车可能处于直线部分，不能进行方向调整操作，处于这样的状况下，则优先将物流车向前移动一步，使物流车处于能够调整方向的情况下。当物流车能够调整方向时，首先尝试将物流车的方向调整到目标坐标相对于模拟当前坐标值的方向上。若目标坐标相对于模拟当前坐标值的方向恰好处于物流车的后方，而物流车不能进行原地180°换向，需采用步骤3通过自由换向的方式解决这一问题。

步骤3：判断物流车的位置，检测物流车的死区（不能前进的方向），具体是采用模拟的方式进行死区检测，即：若物流车转向这个方向是否会形成死区，由于死区全部集中在道路的，所以仅仅需要对道路检测即可。在得出死区后，将物流车转向死区以外的方向，由于在任意一个结点处，物流车最多只能向两个方向转向，所以排除死区后通常只剩下一个方向，若没有死区，则按照算法中设定的优先级转向优先级较高的方向。

重复以上步骤1、步骤2、步骤3，直到模拟当前坐标值与目标位置的坐标重合，此时整个计算过程结束，将每个步骤生成的转向指令输出，得到最终的路径。路径生成算法的具体流程如图4.1.2所示：

下面以物流车从坐标（0，3），方向向上，到坐标（0，1）的路径为例说明该算法：

物流车位于（0，3），方向向Y轴正方向，目标为（0，1），正确的方向应当是向Y轴负方向。由于物流车处于直线部分，不能进行转向，根据步骤2，物流车应向Y轴正方向运动，模拟当前坐标值更新为（0，4），可以进行转向，但左转或右转均不能转至正确的方向，根据步骤3，算法找出左转为死区，所以右转并前进至下一信号点，模拟当前坐标值更新为（2，4）。此时，正确的方向为向Y轴负方向或向X轴负方向，当前位置可以转至Y轴负方向，所以，根据步骤2，物流车右转向Y轴负方向。此时，方向朝Y轴负方向，在正确的方向上，可以前进，模拟当前坐标值更新为（2，2），此时依旧在正确的方向上，继续前进，模拟当前坐标值更新为（2，0）。正确方向为向X轴负方向或向Y轴正方向，可以右转至X轴负方向。此时在正确的方向上前进，模拟当前坐标值更新为（0，0）。正确方向为Y轴正方向，可以右转至Y轴正方向，再前进一格，模拟当前坐标值更新为（0，1）。此时，模拟当前坐标值与目标坐标重合，路径计算完成，输出每一步得到的转向指令，物流车即按照得到的转向指令进行运动到达目标地点。

实际生产中，工厂技术人员根据个性化定制的生产工序，将一系列的目标地点输入系统，物流车即可自动生成一系列的动作指令，引导物流车到达一个个目标地点，完成零件的配送。并且，本程序中采用队列的形式存储目标地点，同时不断更新模拟当前坐标值，由于采用链式数据结构，目标坐标点更新速度快，存储量大，在内存允许的前提下，理论上可以存储无限多的目标点，且目标点的数量不会影响程序执行的速度。这使得本物流车可以胜任工厂非常复杂的生产工序。

5、总结与展望

本智能循迹物流车不仅能够根据柔性生产的要求，在车间硬件结构不变的情况下，将零件智能配送至各工位，实现企业在工业4.0体系下“按需生产，个性定制”的发展目标。并且，在“中国制造2025”既定方略的影响下，未来用于物流行业的智能车辆将向着更加智能化和自主化发展，在企业中的需求也必然非常强烈。因此，本智能循迹物流车的研究具有十分重要的理论意义和现实意义。

参考文献

[1]钱芝网，王晓光，张李.基于柔性生产的生产物流平衡策略研究[J].工业工程与管理，2012，02：13-20+50.

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[4]邵贝贝.单片机嵌入式应用的在线开发方法[M].北京：清华大学出版社，2004：16-22.

[5]卓青，黄开胜，邵贝贝.学做智能车―挑战“飞思卡尔”杯.北京航空航天出版社，2007.

作者简介

张攀博（1995-10）、男、汉族、河南省洛阳市、武汉理工大学测控技术与仪器专业。

通讯作者：吴彦春

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