发布时间：2023-06-01 15:51:07
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的智能制造研究分析样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
中图分类号：TP2 文献标识码：A 文章编号：1007-3973(2011)002-095-01
1 引言
“科技就是力量”，机械制造智能化直接影响着我国机械制造业的发展水平，先进的机械制造技术促进我国机械制造业的发展，落后的机械制造技术则影响我国机械制造也的发展水平。在“十二五”的背景下，对机械制造业新的设计、工艺、功能上的发展固不可少，不过，对机械制造智能化也应该关注。了解世界机械行业发展的现状，对改善我国机械制造水平的不足，以及帮助发展机械制造智能化都有重要的意义。
2 机械制造智能化发展的现状
智能制造是从80年代末发展起来的，最早的几本有关智能制造及系统方面的专著是在1988年由Wright MilaciC等人编写的，随后、Kusiak和Pain也相继出版了这方面的研究著作。
国际方面：国际智能化制造业采用或准备采用的先进制造技术主要体现在：(1)新型(非常规)加工方法的发展，包括激光加工技术、电磁加工技术、超塑加工技术及两种以上加工方法复合应用等；(2)专业、科学间交叉融合，冷热加工、加工过程、检测过程、物流过程、设计、材料应用、制造等方面，界限逐渐淡化；(3)工艺研究由“经验”走向“定量分析”；(4)高新技术与传统工艺紧密结合，使传统工艺产生显著的、本质的变化，极大地提高生产效率和产品质量；(5)常规制造工艺的优化，以形成优质高效、低耗、少污染的制造技术为主要目标；(6)以计算机与网络技术为核心。
国内方面：我国也在这方面也有所作为。当前，国民经济各部门中智能化已露端倪。机械企业当务之急是进行产品结构调整。在面向市场，特别是面向全球化经济的形势下，我国机械工业各企业在选择产品时都要首先选择带有智能信息技术的机电一体化产品。
3 机械制造智能化发展的必然性分析
智能制造技术(Intelligent Manufacturing Technology，IMT)是指利用计算机模拟制造专家的分析、判断、推理、构思和决策等职能活动，并将这些职能活动与智能机器有机的融合起来，将其贯穿应用于整个制造业企业的各种子系统(如经营决策、采购、产品设计、生产计划、制造、装配、质量保证和市场销售等)，以实现整个制造企业经营运作的高度柔性化和集成化，从而取代或延伸制造环境中专家的部分脑力劳动，并对制造业专家的智能信息进行收集、储存、完善、共享、继承和发展的一种极大地提高生产效率的先进制造技术。
智能制造系统(IntellientManufactingS,IMS)是指基于智能制造技术，利用计算机综合应用人工智能技术(如人工神经网络、遗传算法等)、智能制造机器、技术、材料技术、现代管理技术和系统工程理论和方法，在国际标准化和互换性的基础上，使整个企业制造系统中的各个子系统分别智能化，并使制造系统形成又网络集成的、高度自动化的一种制造系统。
4 机械制造智能化发展的趋势
未来必然是以高度的集成化、柔性化和自动化为特征的智能化制造系统，并以部分取代制造中人的脑力劳动为研究目标，也是当代传统制造技术、新兴计算机技术、人工智能技术等发展的必然结果，亦即在整个制造过程中通过计算机将人的智能活动与智能机器有机融合，以便有效地推广专家的经验知识，从而实现制造过程的最优化、智能化和自动化。对于它的研究不仅是为了提高产品质量和生产效率及降低成本，而且也是为了提高国家制造业响应市场变化的能力和速度，以及在未来竞争中求得生存和发展。它的研究成果，将不只是对制造业有促进作用，还对工业过程自动化或精密生产环境等有应用价值。它的出现将使人们从一个完全崭新的角度去从事科学技术和制造领域的研究。所以，机械制造智能化无疑是本世纪制造技术的最优选择。国际上对其研究的兴起也决非偶然，试想，发达国家一旦拥有这项技术，而我们又在这方面与之相差甚远的话，我们将面临失去更多与之竞争机会的危险。因为一方面它是本世纪的最先进的制造技术，发达国家将不再“依赖”发展中国家的“廉价”劳动力；另一方面专业技术人员和熟练技术工人缺乏问题在我国尤其严重，企业生产中的各个环节相脱节的现象也十分突出。再者，重复投资增大，企业生产的不规范化及自动化程度低下等也是大问题。目前发达国家正在积极起动这一高新技术，并投巨资、集中大批优秀人才进行跨国际合作研究与开发，我国也应当适度开展跟踪研究。因此，基于国外发达国家积极抢占这一国际制造业制高点的严峻形势，参照我国实情，我认为，当前应该系统深入地开展基础理论研究和现有加工单元技术与机器设备的智能自动化研究。特别是开发出具有自身特色的，即能实现高精度、易操作和无人管理的智能制造系统，以满足我国制造业日益发展的需要。如果条件许可。还可试点进行研究领域中的下一代设计过程、工厂、自主功能模块和虚拟制造系统等方面的前期实验研究工作。
另外，智能制造系统最终要从以人为主要决策核心的人机和谐系统向以机器为主体的自主运行转变，这就要求智能系统最终必须能够像人一样具备做出符合人文伦理和生态环境伦理的行为。因此，当前，在我国智能化发展初期就应当明确智理化(既智能又符合伦理标准)发展的大方向。
关键词：智能设计技术；农业机械研发；应用探讨
1智能设计技术概述
智能设计技术是近年来逐渐兴起的技术类型，它在传统研发设计的基础上，融入了大数据、智能制造、虚拟现实、智能建模、知识工程等技术形态，并根据行业设计研发的需求，形成适配于行业产品研发生产的一种全新技术形态[1]。换句话说，智能设计技术虽然基于智能制造、大数据、虚拟现实等技术范畴，但在不同行业的应用中却体现出了差异性。本文主要探讨农业机械研发制造中智能设计技术的应用，结合农业机械研发制造行业的具体情况，重点探讨了CAD智能建模技术、知识工程智能技术和虚拟现实智能验证技术三种智能设计技术的应用。
2农业机械研发制造中智能设计技术的应用
2.1CAD智能建模技术及应用
传统的CAD设计技术已被广泛应用在农业机械制造领域，能够辅助农机产品的设计、研发和三维仿真等设计工作，但在产品设计知识的高效利用领域体现了诸多问题，例如：传统CAD技术能够解决农业机械产品研发的结构性问题，但在建模设计知识与建模生成的融合上，存在灵活性、适应性和移植性不强的弊端。基于知识的CAD智能建模技术能够较好地攻克这一难题，该技术以智能化设计为基础，涵盖CAD建模标准规范、材料特性、装配语义、建模融合等新的技术形态，在农业机械研发制造中的应用体现出了新的价值。国内山东农业大学最新研发了一种基于CAD智能建模技术的农机产品制造模型特征提取方法，该方法将三维小波变换和CAD智能建模技术融合在一起，构建了农机产品设计ESB通用智能模型库，技术人员在设计农业机械产品时，可以从智能模型库中直接调取通用的设备模型，并运用三维小波变换进行智能分析，得到匹配性能最佳的产品模型，大大提升了大型复杂农业机械产品研发制造的效率和建模仿真的准确性[2]。
2.2知识工程智能技术及应用
知识工程智能技术源于专家系统的研究分支，贯穿于整个智能设计和制造领域，它以知识设计内容为基础，通过科学的表示、获取和推理过程，获得制造产品的最佳研发方案。以知识推理智能技术为例，它根据待制造产品的设计需求，从已知的知识判断得出新的设计思维方案，通过基于规则、实例和模型的推理过程，完成制造产品的智能设计过程。近年来，随着现代农业机械产品功能和性能的多元化发展，设计一款农机产品所需的知识系统越来越复杂，传统单一的设计推理模式难以满足产品的设计和研发需求，采用集成的多推理知识工程智能技术能够更好地解决现代农机产品研发面临的这一问题。例如：中国农业大学研究了一种基于知识工程的快速设计推理方法，该方法以相似度匹配算法为核心，能够对履带式收获机传动系的机械构件进行快速推理，有效地缩短了产品设计周期，提升了产品的设计智能性[3]。
2.3虚拟现实智能验证技术及应用
虚拟现实技术能够对结构复杂且设计困难的大型农业机械产品研发起到很好的辅助作用，研发人员运用虚拟现实技术能够实现对农机产品结构、外观和进行的仿真建模，在虚拟现实系统中构建真实感很强的运作场景，完成对研发农机产品的仿真运行。近年来，在传统虚拟现实技术的基础上，一种新的虚拟现实智能验证技术被逐渐应用在农业机械研发制造中，该技术不仅能够实现传统虚拟现实技术的所有功能，还能够对仿真的效果进行智能验证，验证的效果与产品开发出的实际使用效果无限接近。例如：中国农业机械化科学研究院采用虚拟现实智能验证技术，开发了基于视景仿真的联合收获机虚拟研发系统，该系统能够在虚拟现实情境下建立联合收获机轮胎模型，并对联合收获机作业过程进行虚拟受力分析，进一步通过对收获机运行时周边环境如农田、树木、草地等地表环境的虚拟建模和仿真，在VegaPrime中设计运动路径，实现了联合收获机作业的3D视景仿真和作业效果测定，结果表明：虚拟环境下的仿真测定结果与后期开发的联合收获机运行效果误差率小于1%[4]。
关键词：制造系统；智能主体；数据采集
随着社会经济的高速发展，先进制造技术已经成为全球经济竞争的主战场。数据采集技术是在不同学科之间交叉渗透的基础上出现的，对于制造企业而言，传统的信息采集方式已经难以满足制造业信息化的实时需求，所以迅速及时地将相关学科领域的最新研究成果应用到数据采集技术中，研究新型的数据采集技术方法，方便企业及时引进生产技术实现制造自动化，对产品质量的提高以及企业的竞争力增强是不可或缺的。
1制造系统数据采集方式
制造企业外部环境与自身环境复杂多变，要实现生产制造的安全高效，在注重环保效益的前提下生产出高品质的产品，需要制造系统安置大量的传感器与数据采集系统。对生产中设备运行状况、工艺水平、产品品质以及内外部环境变化数据实时监控反馈，为生产提供技术保障。制造系统数据采集技术主要有以下三种：
1.1集中式采集方式
集中式采集方式适用于小规模与相对简单的系统，这种方式系统全部传感器与数据采集系统直接相连，用一台工控机可以实现所有的数据采集与处理，具有结构简单、易于操作、维护方便、价格低廉的特点。
1.2分布式采集集中控制方式
这一方式适合规模适中且生产线较为简单的系统，可以实现生产线上分散的单体设备集中管理，被各大中型制造系统广泛采用。该方式将系统需要采集的数据依据一定的条件进行分组，由各组独立采集所辖区域的数据信息，各组协同完成整个生产过程的数据采集任务。通过各数据采集点设有独立的数据采集服务器，对站点进行维护管理，形成相对独立的局域网络。具有结构复杂、成本相对较高、使用维护简单以及具备网络功能的特点。
1.3集中式与分布式相结合方式
这种数据采集方式是前两种方式的高效组合，适用于大规模且承担复杂制造的系统，兼具前两种采集方式的优势。
2基于智能主体的制造系统数据采集技术
2.1智能主体与分布式人工智能
智能主体（Agent）涉及人工智能(Artificial Intelligent)技术的深层次问题，为人工智能技术以及计算机科学发展提供了新的计算求解范例和方法，也为CIMS（Computer Integrated Manu-facturing Systems，计算机集成制造系统）提供了更加高效便利的解决方案。应用智能主体思想与方法构建基于智能主体的数据采集系统，进一步推进数据采集智能化发展。智能主体属于分布式人工智能（DAI， Dis-tributed Artificial Intelligent）研究范围。分布式人工智能是相对于集中控制技术而言的，分布式问题求解的思想在工程领域应用始于分布式控制系统的研究。控制系统规模的扩大以及结构复杂化、功能增多等一系列影响系统性能的因素增加，需求一种基于整体优化的控制策略，亦即整体的总目标函数最优化控制方式。该函数包括质量产量技术指标，以及能源、成本与环保等经济社会指标，实现综合自动化生产。将大系统分解为若干相关小系统，控制小系统的目标对象，同时要考虑小系统之间的相互影响与作用，以小系统的最优化促进大系统的最优。
2.2基于智能主体的数据采集技术
该智能主体技术以主体感知外部环境信息以及对信息分析、推理、评估，为下一步采取应对措施为基本思想。制造系统之所以要设置数据采集系统，是为了通过传感器监控制造过程中的各种信息，并对其处理、分析，对系统的运行状况以及运行趋势做出判断预测，对故障指出处理措施。基于这一思想，构造依托于多智能体的数据采集系统可以对当下的数据采集方法给予加强改进，一种适用于先进制造系统的数据采集系统模式应运而生。该模式由若干传感器与一个数据采集平台组成，数据采集平台由一个数据采集服务器与多个数据采集点组成。传感器用以监控生产过程中的各种内部外部信息，数据采集平台负责数据的采集、处理、存储与输出，在形式上依然是分布式与集中式采集集中管理模式。
3结语
计算机技术与信息技术的飞速发展为制造系统数据采集技术提供了更多的可能性，基于智能主体的制造系统数据采集技术，对于制造企业运用现代化的制造技术，在制造自动化、提高生产力与生产制造高品质的产品、增强企业的综合竞争能力，实现经济效益与社会效益有重要意义。
参考文献:
[1]王聪，纪志成.基于智慧车间的生产执行系统的研究及应用[J].计算机时代，2012(08)
以“迈向大智能时代”为主题，坚持“高起点、入主流、国际化、有特色”的总体定位，由天津市人民政府、国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院共同主办的首届世界智能大会将于6月27―30日在天津梅江会展中心举行。大会期间将举办“一会一展一赛” 即世界智能大会、世界智能科技展、世界智能驾驶挑战赛等系列活动。
世界智能大会期间，为更进一步推进我国制造业转型升级，推动京津冀协同发展，由天津市工业和信息化委员会、天津经济技术开发区管理委员会、天津滨海高新技术产业开发区管理委员会、中国电子信息产业发展研究院承办的京津冀论坛・智能制造论坛将于29日下午隆重举办。
京津冀论坛・智能制造论坛亮点突出：（1）求真务实，首次直指制造业转型痛点，提供智能制造全球趋势解读、理论分析及中国企业转型路径指导；经验传承，首次以智能制造时代的中国视角出发，深入探讨中国制造企业转型之机与实践之路；能力评估，首发企业智能制造核心能力评价服务体系。（2）为深入贯彻落实京津冀协同发展重大国家战略，京津冀产业协同发展中心在论坛上揭牌；为进一步落实天津市第十一次党代会精神，滨海新区泰达智能产业区信息并揭牌。
京津冀论坛・ 智能制造论坛现场邀请到中国工程院院士吴澄、美国工业互联网联盟（IIC）联合架构主席林诗万、德国工程院院士Jivka Ovtcharova、日本工业价值链促进会IVI 理事长西冈靖之等国际知名专家亲临，为参会者带来精彩报告和观点。此外，GE、SAP、三一集团等国内外制造企业精英将现场对话，观点交锋、思S碰撞，为业界带来一场才智交融的思想盛宴。
同时，为推动世界智能领域的科技交流与合作，服务经济社会发展，大会同期，6月27日、6月28日还将召开由天津市工业和信息化委员会、天津市滨海新区人民政府、中国电子信息产业发展研究院承办的中国瑞士企业合作圆桌交流会、中德智能制造合作示范企业现场会。中国・瑞士企业合作圆桌交流会搭建起两国企业创新合作的交流平台，瑞士创新企业代表届时将组团出席会议，全面呈现瑞士创新能力，与中方企业深入磋商交流；中德智能制造合作示范企业现场会将走近天津智能制造合作示范项目方――天津中德应用技术大学，通过现场参观、经验分享，有力推动中德两国在智能制造人才培养等领域的务实合作。（霍娜）
1数控智能在机械制造中的具体应用
参考相关资料对基于数控智能的机械制造予以详细分析，确定其具体表现在机械设计、机械制造、机械电子及机械系统故障诊断这4方面。1.1机械设计。相对来说，机械设计是一项复杂的、繁琐的、难度大的工作，要想达到设计目标，在具体进行机械设计的过程中需要设计人员对机械的一个模型进行综合与分析，包括大量高精确度的计算、分析、绘图等，最终获得完整的机械图。但是，通过对以往机械设计工作落实情况的分析，确定实际机械设计之中设计人员难以有效利用精确数值计算的方法来构建关于机械的数据模型，更不能利用CAD制图技术做到这一点。而数控智能有效应用于机械设计之中，能够充分发挥其高精确度、高效率、柔性自动化等特点，有效地处理机械相关数值数据及非数值数据，如数值数据与实际操作经验相集成，构建立体化的机械模型，进而优化设计机械，达到设计目标[2]。1.2机械制造。机械生产制造中，首先要确定机械生产计划，而对于机械生产计划的制定是从多种因素组合中选出最能满足所有约束条件的最佳方案。而通过对以往机械制造情况的分析，确定因为没有立体化的机械模型来呈现机械制造方案，致使机械制造中难以注意到某些细节，制造的机械存在一些缺陷或不足。而将数控智能有效地应用于机械制造之中，一方面能够数字化的制造装备，促使机械制造自动化、数字化水平得以提高；另一方面形成柔性制造单元、数字化车间及数字化工厂，如此能够提高机械制造的柔性自动化和智能化水平，使机械制造高质高效地完成，如图1所示。图1智能化的机械制造1.3机械电子。机械电子系统具有结构比较简单、元件和运动部件减少，性能高等特点，这使其应用越来越广泛。而在科学技术蓬勃发展的影响下，机械电子系统不断地优化与创新，使其内部结构越来越复杂，已经不能有效地应用数学解析法来优化机械电子系统内部结构了。尽管数字解析方法具有严密性、精确性高等特点，但其也只能处理比较简单的机械电子系统，而不能给出复杂的机械电子系统的数学解析式，优化系统内部结构[3]。针对此种情况，可以将数控智能有效地应用于机械制造之中，以知识信息为基础来对机械电子系统的结构予以推理和计算，进而优化机械电子系统结构，提高系统的有效性。1.4机械系统故障诊断。机械系统故障诊断，则是根据机械电子系统表现出的不正常的现象，按照一定的法则，推测出问题产生的原因，进而找到设备故障的所在位置。基于以往机械系统故障诊断实际情况，并且参考相关资料，确定机械系统故障诊断主要包括3个方面，即故障监测、故障分析及处理决策。要想使机械系统故障诊断能够充分发挥作用，需要配备经验丰富、专业知识扎实的维护保修人员，如此才能针对机械系统故障现象来推出故障原因，否则面对这一比较复杂的故障推理过程很容易出现差错或考虑不周，进而无法准确诊断故障问题。而将数控智能有效的应用于机械系统故障诊断之中，则可以将人工智能等方法应用到机械系统故障问题中，通过智能化的机械系统故障诊断，可以在短时间内找到故障原因，并且提出故障问题处理方案[4]。所以，将数控智能有效地应用于机械系统故障诊断中是非常必要的，能够提高机械系统故障诊断水平。
2机械制造中数控智能的应用方法
基于以上内容的分析，确定机械制造中数控智能的有效应用具有较高的现实意义，利于提高机械制造水平，促进机械制造领域更好更快地发展。当前，在此之前需要掌握机械制造中数控智能的应用方法。2.1专家系统。由知识库、综合数据库、推理机、用户接口及系统输出5个部分组成的专家系统属于计算机的一种智能程序。科学合理地应用专家系统，可以综合运用知识库和数据库中的知识与数据，合理的推理和分析，从而解决只有专家才能解决的比较复杂的问题。2.2人工神经网络。人工神经网络是指智能控制系统模拟生物的激励系统，将一系列输入通过神经网络产生输出。这里所说的输出与输入都是标准化的量，并且输出是输入的非线性函数，在改变神经元权重的情况下，输出值将会发生改变[5]。2.3模糊集理论。模糊集理论是指将经典的集合理论模糊化，并引入语言变量和近似推理的模糊逻辑，这使得此理论可以被看作一种具有完整的推理体系的智能技术，包含模糊知识库、模糊推理机及人机界面等几部分，能够对问题的相关信息予以收集并且进行一定程度的模糊化处理，从而简化问题，进而有效解决问题。
3数控智能在机械制造系统中的发展趋势
基于以上内容的分析，确定数控智能在机械设计、机械制造、机械电子及机械系统故障诊断中有效应用，促使以上4个方面都有不同程度的进步与提升。但也不得不承认数控智能的应用还是具有一定局限性的，也可以确定的是数控智能在机械制造系统中有更多应用和发展空间。要想在未来能够将数控智能更加有效地应用于机械制造系统中，应当大力发展数控智能组合，使之能够立足于整个系统上，从提高机械制造系统整体水平的角度出发来优化处理各个部分[6]。所以，数控智能在机械制造系统中的发展趋势是数控智能组合这一方向。
4结语
基于本文一系列的分析，可以证实一点，即数控技术在机械制造领域扮演重要的角色，随着数字智能的逐渐渗透，能够在机械制造、机械设计、机械电子系统、机械系统故障诊断等方面充分发挥作用，促使机械制造逐渐向智能化、自动化、数字化及网络化的方向发展。为此，我国相关研究人员一定要持续致力于机械制造中数控智能的应用研究，为进一步提高数控智能的应用效果创造条件。
作者:韦建宇 单位:南京微创医学科技股份有限公司转化医学部
[参考文献]
[1]陈海勇，朱诗兵，李冲.军事物联网的需求分析[J].物联网技术，2011（5）：53-57.
[2]朱维章.对沈阳数控技术及产业发展的回顾与思考[J].辽宁经济职业技术学院，2012（23）：257-260.
[3]王晓静，张晋.物联网研究综述[J].辽宁大学学报（自然科学版），2010（1）：37-39.
[4]梁志锋，解翔.基于工业以太网的网络数控系统设计及实现[J].现代制造工程，2014（16）：139-140.
【关键词】数字图书馆 智能机器人 研究趋势
随着科技发展和人们知识需求量增大，图书馆资源和服务逐渐趋向数字化和智能化。尤其大数据时代的到来在一定程度上推动图书馆向纯数字图书馆和智慧图书馆转化[1]。未来图书馆的数据资源丰富、结构复杂，需要通过云计算、数据聚类、相关分析等技术手段实现一站式搜索 [2]。目前，CNKI数字图书馆作为国际上技术领先的数字化学习平台，为读者提供跨库检索、学术趋势、学术研究热点等功能，实现了资源的高度整合和智能交互，满足了不同人群对知识的个性化、多样化需求。目前，智能机器人是国家产业创新发展重点项目和科研热点项目，本文利用CNKI数字图书馆的学术研究热点、学术趋势搜索、指数等检索功能实现“智能机器人”学术热点和学术趋势研究，让读者对其有个整体认识。
一、智能机器人
机器人是一种可编程和多功能的，用来完成搬运、安装、焊接、切割等不同任务的操作机，或是为了执行不同的任务而具有可改变和可编程动作的专门系统[3]。 智能机器人则是一个在感知、反应、思维方面全面模拟人的机器系统，融合了机械、电子、传感器、计算机、仿生学、自动控制、人工智能等多学科知识的复杂智能机械，可以代替人从事危险复杂的工作，例如在工业、农业、军事、航天、医疗等多个领域大显身手。目前，各国正加快智能机器人技术的创新与发展，如美国再工业化和工业互联网战略、德国工业 4.0 战略、日本机器人新战略、韩国机器人强国战略等，机器人技术引领当今科技和产业发展态势。中国通过制定“互联网+”行动计划、“中国制造 2025”发展目标、“十三五”规划，，将机器人和智能制造纳入了国家科技创新的优先重点领域[4][5]。
二、 “智能机器人”和“智能控制”主题热点搜索
本文以“智能机器人”和“智能控制”为主题进行“学术研究热点”检索，检索结果显示了按照热度值排序的热点主题相关的主要知识点、主题学科名称、热度值、主要文献数、相关国家课题数、主要研究人员数和主要研究机构数。“智能机器人”相关知识点主要有移动机器人、工业机器人、仿人机器人、服务机器人、机器人导航、远程操作、人工智能、神经网络、模糊控制等知识点。
智能化是机器人控制和产业创新发展的重点。关于“智能控制”的热点知识主要包括模糊控制、神经网络、遗传算法、学习控制、自适应控制、变结构控制、预测控制、专家系统、非线性系统等知识点，这些知识点代表着“智能机器人”主要研究方向。
三、“智能机器人”和“智能控制”主题学术趋势和研究发展
CNKI数字图书馆提供“学术趋势”检索功能，为科研工作者了解“智能机器人”发展趋势提供了非常好的工具。本文通过“学术趋势”功能检索“智能机器人”和“智能控制”主题的学术趋势，图中不仅提供学术关注度，还提供热门被引文章供读者深度研究。图2显示智能机器人和智能控制方面的从1997年至2015年论文收录量逐年增大，2015年收录量达1343篇。读者可以从图2中及时掌握每年学术热点论文，从中深入学习“智能机器人”的具体研究方法和科研理论，为理论创新寻找突破口。
另外，CNKI数字图书馆还具有“指数”功能，通过对“智能机器人”和“智能控制”主题进行检索，得到以下各项信息：
“学术关注度”和“媒体关注度”是我们进行科学研究时比较关注的两个方面。通过对关注度的分析发现最近三年科研工作者和媒体对智能机器人的关注度剧增，预示着国家加大了“智能机器人”领域的投入和研究力度。
“关注文献”和“研究进展”搜索功能为读者提供了当前“智能机器人”领域高被引论文、下载量比较大的论文以及最新相关论文，为科研工作者迅速把握“智能机器人”研究的内容和研究趋势提供帮助。
“学科分布”为读者提供“智能机器人”和“智能控制”在不同学科领域的研究情况和“相关词”的统计情况。通过分析可知，移动机器人、智能制造、人工智能、路径规划、机器视觉、图像处理、虚拟现实、语音识别、声源定位等是分布在不同学科领域的“智能机器人”相关词，也是“智能机器人”目前重要的学术研究方向；单片机、模糊控制、神经网络、智能家居、智能电网、物联网、RFID、ZigBee、无线传感器网络、智能交通等是分布在不同学科领域的“智能控制”的相关词。因此，我们通过它们可以了解到跨学科智能机器人的研究动向。
“机构分布”显示了哈尔滨工业大学、哈尔滨工程大学、上海交通大学、清华大学、浙江大学、中国科学院沈阳自动化研究所等多所研究机构是文献的主要提供单位，这为读者认识机器人研究机构提供参考。
结论
CNKI数字图书馆提供的“学术研究热点”、“学术趋势”和“指数”功能为我们展示了“智能机器人”和“智能控制”的研究热点和学术研究方向，为读者科研选题和科学研究提供学术参考。通过对“智能机器人”关键知识点的、经典科研论文和最新科研论文的深度分析，探索和挖掘智能机器人发展的技术空白点，发现最新研究方向。目前大学图书馆的资源整合和智能搜索功能还比较弱，需要进一步加强图书馆智能搜索引擎的构建和其他智能交互平台建设才能提高图书馆资源利用率和服务效能。
参考文献：
[1]陈臣. 基于大数据的图书馆个性化智慧服务体系构建[J]. 情报资料工作，2013，06：75-79.
[2]王长全，艾. 云计算环境下的数字图书馆信息资源整合与服务模式创新[J]. 图书馆工作与研究，2011，01：48-51.
[3]任福继， 孙晓. 智能机器人的现状及发展[J]. 科技导报， 2015（21）.
特别是在2015年5月19日，国务院中国制造2025规划之后，更是将机器人产业提升到新的高度。规划指出，围绕汽车、机械、电子、危险品制造、国防军工、化工、轻工等工业机器人、特种机器人，以及医疗健康、家庭服务、教育娱乐等服务机器人应用需求，积极研发新产品，促进机器人标准化、模块化发展。扩大市场应用。突破机器人本体、减速器、伺服电机、控制器、传感器与驱动器等关键零部件及系统集成设计制造等技术瓶颈。对此，业内分析，机器人产业将迎来利好，获得黄金发展周期。
为推进陕西省“两化融合”进程和机器人产业发展，提升陕西省科技创新能力与产业竞争力，陕西省智能机器人重点实验室成立于西安交通大学，并依托西安交通大学的优势，开展智能机器人的研究与应用工作。
尖端团队助力机器人产业发展
目前，陕西省智能机器人重点实验室拥有约41台（套）实验用仪器设备，总价值约2000万元。实验室还拥有固定人员35人，其中高级职称19人，占比为54.3%；博士学位26人，占比为74.3%，长江学者1名。如今，实验室已形成了一支以中国科学院院士丁汉为学术委员会主任，长江学者梅雪松教授为实验室主任，武通海教授、王飞副教授为实验室副主任，以及吕毅教授、冯祖仁教授、徐光华教授、陈花玲教授、张小栋教授、王朝晖教授、贾书海教授、徐海波教授、姜歌东教授、李兵教授等为学术带头人的专业团队，致力于机械工程、自动控制等领域的研究。
多年来，陕西省智能机器人重点实验室还致力于人才的培养，目前拥有在读博士研究生32名、硕士研究生63名；近5年来其培养出博士研究生26名、硕士研究生120余名，为我国机器人产业作出了重要的贡献。
梅雪松教授介绍，陕西省智能机器人重点实验室的建设，主要为了解决机器人在符合陕西省行业特点的开发应用中的关键技术问题，为陕西省机器人产业发展提供技术支撑和引导，实现关键技术成果的转移、转化和产业化应用。“我们的目的就是将实验室建成国内知名的具备原创能力的研发基地及机器人技术高层次人才培养基地。”梅雪松教授说道。
目前，陕西省智能机器人重点实验室主要涉及机器人智能运动控制理论与自主决策、机器人核心功能部件失效机理与评价、多信息融合的机器人智能感知与人机交互及机器人仿生学研究与机构创新设计四个方向的研究。
在机器人智能运动控制理论与自主决策方面，陕西省智能机器人重点实验室主要研究机器学习理论与实现；机器人运动控制参数的智能优化与自适应调整；机器人运动路径规划与行为自主决策及工业机器人多种作业的智能末端执行器作业一体化系统原理。在这一方面，实验室提出了典型机器人智能运动控制理论与自主决策方法，开发机器人智能化实际应用技术，最终实现集成机、电、液、气、光等多种接口的智能末端执行器结构设计及智能末端执行器的作业规划与控制技术。
在机器人核心功能部件失效机理与评价方面，实验室主要研究机器人减速器失效机理研究；工业机器人执行部运动精度的检测与评价；高精度机器人关节减速器性能检测与评价及机器人运动控制系统与性能评价。在这一方面，实验室设计出了优化与协同制造出高精度、长寿命、大刚度的机器人关节减速器，开发出了总线和码盘协议兼容性好、抗干扰能力强的高速高精度工业机器人专用伺服控制系统。
在多信息融合的机器人智能感知与人机交互方面，实验室主要研究多传感信息融合的机器视觉与感知技术；人一机器人交互理论研究与应用及基于多源生物信号的机电系统控制理论与应用。宴验室将通过研究多传感器感知技术，生机电协同控制与动态补偿技术，实现人机运动的动态协同，初步实现基于脑机接口的服务机器人原型样机，如：上肢和下肢康复机器人、助老伴行机器人、救援机器人及超微创手术机器人、ICU重症护理机器人产品。
而在机器人仿生学研究与机构创新设计方面，实验室主要研究行走机理与动物视觉的仿生实现理论与方法；机器人运动机构创新设计及机器人仿生驱动与实现。在这一方面。实验室开发了基于柔性智能材料驱动的机器人，爬行软体机器人系统。在这一领域，实验室通过研究软体机器人运动学、动力学非线性建模及分析方法，形成了“材料-结构-运动-传感”一体化的软体机器人设计方法。
专注、专业，机器人领域显身手
凭借着专业的科研团队及依托西安交通大学的优势，陕西省智能机器人重点实验室取得了许多令人瞩目的科研成果。
在机器人基础科学与共性技术上，实验室完成了介电弹性体材料的研究、石墨烯智能机器人光致驱动效应、石墨烯智能机器人的仿生应用研究、关于智能感知的研究、脑机接口技术研究、机器人控制技术研究、机器人在线测试研究、机器结构设计理论研究、机器人关节减速器研究。关于介电弹性体材料DE的介电特性研究，实验室主要围绕DE材料的介电性能展开了基础性研究，研究了介电常数、介电损耗、电导率等因素对该材料介电特性的影响规律；在石墨烯智能机器人光致驱动效应的研究上，实验室设计了聚合物双层微致动器结构，实现光致驱动器。研究了石墨烯智能机器人光致驱动机理及驱动性能，建立了光-机-电-力耦合驱动模型；在石墨烯智能机器人的仿生应用研究上，实验室开发了光致驱动的仿生鱼平台；关于智能感知的研究，实验室面向复杂环境的视觉应用的多目标检测、识别及追踪以及立体匹配的计算模型方面获得了一批国际水平的研究成果；同时，实验室采用视觉芯片技术，解决视觉、视频和图像分析处理中所面临的并行计算依赖和存储效率限制等难题；在脑机接口技术研究上，实验室提出了基于牛顿环的稳态振荡运动刺激范式，构建了稳态运动视觉诱发电位提取算法。还提出了相应的头皮脑电信号噪声去除、微弱癫痫波检测以及癫痫发作先兆捕捉方法。并构建运动想象控制小球运动的脑机接口实验范式；在机器人控制技术研究上，实验室开发了可用于机器人运动控制的开放式运动控制器、伺服驱动器：在机器人在线测试技术研究，实验室开发了机器人综合动态特性在线测试系统，该测试系统可实现西门子、NUM、海德汉等机器人数控系统运动过程中各轴位置、速度、电流信号的在线实时测量，可用于机器人末端误差溯源与分离、伺服优化、装配情况评估等；在机器结构设计理论研究上，实验室利用二维内力流建模方法分析了平板结构中内力涡流的形成与传递规律，并对载荷传递路径的数值构造原理进行论证。总结归纳了承力生物体的典型结构特征，基于等应力定律提出了仿生优化设计方法，并应用于仿生机器人的优化再设计当中；在机器人关节减速器研究上，实验室研究了谐波减速器关键零件柔轮的变形与应力分布，传动误差和摩擦信息提取方法：研制开发了用于系列谐波减速器性能测试试验台的测试系统。
在工业机器人应用上，实验室研究出了基于工业机器人的纤维铺放系统，固体火箭发动机绝热层自动粘贴机器人技术，基于自动机械手的汽车旁通阀自动装配线设计单腿跳跃机器人、关节式机械手、并联机器人及巡检机器人。关于基于工业机器人的纤维铺放系统，实验室研制了7自由度机器人式纤维铺放系统；提出紫外光/电子束原位固化，提高制造效率30%；无需热压罐、降低制造成本15%，降低能耗60%，电子束固化微波强化复合材料层间强度，层间剪切强度提高15%；实验室研制的自动粘贴机器人能完成各种尺寸型号的固体火箭内壁绝热层的粘贴，不仅能够完成粘贴的任务，而且对粘贴工艺的研究提供了条件；实验室进行的单腿跳跃机器人、关节式机械手、并联机器人等设计与开发，完成了系统的自行设计、制造以及组装，实现了系统位姿或位珞的运动控制；实验室研制的本巡检机器人，可运用于特殊工作环境下的巡检。
在服务机器人应用领域，实验室成功研发了智能轮椅、基于脑机接口的康复机器人、脑控假肢、基于运动想象的机械手控制、外骨骼机器人、助老伴行机器人、无人机飞控系统平台及手术机器人。智能轮椅是基于SSVEP和P300的智能轮椅控制导航系统的开发，实现脑电信号对轮椅的前进、后退、左转、右转等的精确控制。同时，实验室研发的智能轮椅实现了基于SSVEP和P300的智能轮椅控制导航系统；基于脑机接口的康复机器人是针对生物运动视觉刺激诱发的混合BcI康复训练技术展开研究，深入探讨并研究及试验构建了各种视觉刺激脑机接口新范式设计；脑控假肢是基于PC的BCI驱动的神经义肢手驱动控制系统，开发出的基于E-MOTIVE便携脑电采集系统的智能脑控假肢系统；通过开展脑肌多源信息的运动意图、位姿感知认知、交互控制和生机电一体化系统集成技术的研究，实验室研发出了外骨骼机器人。
面对未来，创新不止
2015年，在西安交通大学王树国校长和郑南宁院士的支持下，西安交通大学的智能机器人实验室成为陕西省重点实验室，这使实验室成为陕西在机器人领域最权威的研发机构。但实验室主任梅雪松教授却表示：“我们虽然取得了一定的成就，但我们并不会因此而止步。我们未来的目标是，2020年成为省级示范单位，2025年成为国内领先的创新研究中心。”
1.1机器人智能控制研究
机器人是智能控制应用的重要领域之.，智能控制技术已经在机器人研究的各个方面得到应用。在智能控制技术中，模糊控制、人工神经网络以及专家系统的技术在机器人环境监测和控制以及规划、机器人定位等方面的应用研究已经成熟，并且在实际应用系统中得到了验证。机器人视觉处理与传感器信息融合也利用智能控制技术。机器人动力学广泛地采用神经网络，进行控制器的设计。
1.2智能控制在机械制造中的应用研究
现代工业制造业涉及很多复杂的行为和操作。在先进的制造系统中，要根据不精确和不完备的数据来解决很难预测或无法预测的状况，人工智能的应用有效的解决了这个问题。智能控制在机械制造中得到广泛应用，通常是在机械制造的过程中在用神经网络与模糊数学的方法进行动态环境的建模，采用传感器的融合技术预处理和综合各种信息。
1.3智能控制在电力电子领域中的应用研究
与电能有关的很多领域都应用电力电子学，电力系统中的各种电机电器设备的设计与生产、运行以及控制是非常复杂的过程。智能控制技术引入电气i量备，对于电气i量备的故障诊断、设备控制与优化设计等发挥了重要的作用。电气设备的优化设计可以采用遗传算法，这样可以缩短计算的时间，降低成本，提高设计的质量和效率。还可以采用神经网络、模糊逻辑以及专家系统的智能控制技术用于电气设备的故障诊断，并且现在对于集成这三种技术的实验研究也取得重大发展。其中，在电流控制脉冲宽度调制P(WM)中采用智能控制技术最具代表性的应用，也是被关注的研究热点。
1.4智能控制在工业过程中的应用研究
生产过程中智能控制主要包括局部级与全局级两个方面。局部级智能控制是指智能控制应用于工业生产过程的某一个单元部分的控制器设计;全局级智能控制是指智能控制用于整个工业生产过程的自动化。局部级智能控制研究主要是对PID控制器设计。全局级智能控制应用研究已经非常广泛。
1.5广义控制领域智能控制的应用研究
自动控制的议理解是不利用人工的而作用自动控制或操作控制对象的过程，当然也可以是具体的机械设备与抽象的时刻变化着的信息对象。对这种对象进行控制，需要利用符号的信息知识进行建模和表达，并即量计智能算法的程序用于自动决策和推理。议领域智能控制的应用研究正处于探索研究与发展的阶段。
2智能控制工程的发展对策
2.1发展智能控制工程的理论指导
智能控制已经建立了基本的理论思路和框架，但是仍然没有发展成熟。智能控制没有科学的理论指导就会导致工程研究的盲目性。智能控制应用研究主要是智能控制分支技术的应用，控制方法在工程的应用研究中没有系统的指导缺乏标准性的评价标准，导致智能控制技术的优越性很难得到体现。因此，要加强智能控制理论的研究工作。
2.2进一步明确智能控制的研究目标
首先，要发展新的控制方法，采用混合模型或是非完全的模型;其次，利用了解较少或是不正确的系统模型，在控制系统口乍过程中进行在线改进，使其知之渐多并逐步完善;再次，采用本质上断续系统与离散事件驱动动态系统;最后，要采用混沌和进化等新技术，对智能控制系统进行进一步发展与开发。因此，为完成这些研究目标，智能控制的信息处理理论和智能控制思想将会深入到建模的过程中，不断改变和改进模型，使模型不仅要包含解析的数值，还要有定性分析的符号。
2.3智能控制的设计要遵循简单的原则
在智能控制的应用领域中，应该坚持从简单的系统进入，然后逐渐地过渡到复杂的系统。在控制器设计过程中，不断优化复杂的控制策略，以得到简单的控制器。智能控制的发展应用主要是为了满足控制系统复杂化的要求，设计智能控制器要坚持简单的原则，在某个控制的目标下，要选择简单的方法进行问题解决，这样可以节省成本，减小维护与使用的难度。智能控制应用目标是i量计性价比高、操作简单的控制系统。
2.4促进技术创新为智能控制工程发展创造条件
