智能工程

智能工程（Intelligent Engineering）是一个具有显著多学科融合与综合性特点的工程领域。由于其发展历史相对较短，但发展速度极为迅猛，目前国内外对于“智能工程”的定义、描述和理解各不相同，尚未形成一个全球统一且精确的概念和标准。广义而言，智能工程的核心在于创造各种形式的智能系统。它不仅是为了满足现代经济、军事和科技发展的迫切需要，同时也是智能科学（Intelligence Science）和复杂性科学（Complexity Science）研究成果在现实世界中的具体应用和实践。

智能系统实例的一个重要特征是人机一体化，它构建的是一个以人（专家群体）为主体的综合集成系统。实践已经证明，“综合集成会议厅制度”（Meta-Synthetic Hall System）是实现决策科学化、民主化的有效工具之一。该系统能够为宏观经济决策提供有力支持，为人口调控决策提供信息和系统支撑，并在军事指挥、重大政策工程论证等复杂决策中发挥其科学作用。因此，这类智能工程的产物将逐步进入国家、社会和大型企业的核心决策过程，成为满足信息社会重大需求的智能系统。

智能工程的技术关键及国内外研究现状

随着现代技术的进步和发展，工程机械得到了日益广泛的应用，这同时也推动了工程机械的自动化和智能化水平不断提高。如今，工程机械的操作和控制正在实现自动化、集成化、智能化三者的深度结合。特别是智能控制系统被引入工程机械控制领域后，给该行业的发展带来了划时代的变化。工程机械在操作的方便性、安全性以及经济性方面均获得了显著提高。因此，“智能化”已成为衡量各种现代工程机械现代化水平的最明显标志。目前，工程机械领域的智能化主要体现在以下三个方面：工程机械的智能控制技术，工程机械的智能监控、检测、故障诊断与维护技术，以及网络化集群集成控制技术。

1. 智能控制技术

智能控制技术包括电动液压控制自动换挡技术、无人操作技术、机电液压一体化控制技术等。以电液控制自动换挡系统为例，它由液压换挡控制系统和电子换挡控制系统两部分组成。电液换挡控制系统具有结构紧凑、体积小、重量轻等优点，取代了过去结构复杂、传动环节多的机械连杆装置，显著提高了换挡响应的可靠性。自动换挡技术和机电一体化控制技术现已在工程机械中得到了广泛的应用。而无人操作技术则是机械工程领域的突破性发展，尤其是在特定领域的应用需求十分迫切，例如军事、测绘、高空摄影、易燃易爆区域作业、高空危险作业、高辐射区域作业以及卫星探测等领域，都需要智能化的无人机械工程技术。自动化中心的无人控制系统、机器人自主操作、GPS导航定位、无线/有线网络通信以及车辆自动驾驶等技术，都是无人操作技术在机械工程中的具体应用。自20世纪70年代起，美国、英国、德国等发达国家便已开始研究自动驾驶汽车。1992年，中国国防科技大学成功研制出我国第一辆真正意义上的自动驾驶汽车。2005年，第一辆城市环境下的自动驾驶汽车在上海交通大学成功研发。目前，自主驾驶技术在中国无人驾驶技术的研究和产品开发方面已取得一定成果，但总体而言，我国无人操作技术的发展水平相对较低，要形成规模化的工业化生产还需付出更多努力。

2. 智能监控、检测、故障诊断与维修技术

在工程机械故障诊断系统方面，国外学者的研究起步较早，已取得了成熟、全面的技术成果，并在产品中得到了广泛应用。例如，德国O&K公司开发的BORD电子监控系统，能够监控与液压挖掘机运行维护相关的所有重要参数，利用微处理器对挖掘机的运行数据进行检查，实现快速监控、评估并显示计算数据。该系统还能识别故障和超限值的变化趋势，在重大事故发生前及时显示报警信息。日本日立公司（Hitachi）在其ZAXIS系列液压挖掘机上安装了电子监测和故障诊断系统，可对40多种挖掘机运行状态进行实时检测，包括发动机机油压力、冷却水温度、燃油油位、液压油位、空气滤清器堵塞情况、发动机转速、液压流量以及所有电气系统参数等，并具备报警功能。该系统还可通过与机器配套的专用检测器自动诊断机器故障。国内对工程机械故障诊断的研究起步相对较晚，但发展迅猛。近年来，许多国内高校和研究机构在工程机械故障诊断的理论和方法研究方面取得了很大进展。例如，由西安交通大学学者率先提出的全息频谱理论，能够全面集成机器振动的幅度、频率和相位信息，显著提高了故障的识别率。清华大学的学者则关注滚动轴承故障中振动信号存在强噪声背景，以及现实中难以获得大量典型故障样本的难题，他们创新地将柔性形态滤波技术应用于滚动轴承的故障诊断，通过该技术可以有效地从轴承的边缘轮廓和形状特征中提取出局部缺陷轴承的振动信号，同时该方法还具有良好的鲁棒性。在实际应用方面，从上世纪90年代开始，浙江大学、同济大学等高校的学者开始从事工程机械故障诊断的研究，并与长江挖掘机厂、广西榆林柴油机厂等企业合作，开发了实用的工况监测系统。这些系统能够实时监测液压系统、发动机和电气系统的运行状态参数，并将其显示在LCD显示屏上，当检测到故障信息时，能通过声、光、图像等多种方式触发告警。

3. 网络集群集成控制

集群（Fleet/Cluster）是指由多台具有不同功能的工程机械，利用网络通信技术组成的协同作业系统。它通过多机协同、联合作战的方式，共同完成某一个大型项目任务。集群控制技术的核心在于实现集群的最优配置或组合。该技术通常采用统计学、运筹学、仿真建模等方法，以机械化作业的车队系统为研究对象。经过深入的分析和判断，建立系统目标函数（如坐标函数），然后利用优化方法获得系统的最佳运行结果。其目标是在运行过程中有效协调系统中的各种机械设备，以获得一个技术先进、经济合理、可靠且高效的集群控制系统。2003年，江苏徐工集团承担并完成了“机群智能化工程机械”项目，该项目涵盖了智能摊铺机、搅拌站、压路机、装载机、铰接式自卸车、全道路汽车起重机等五大类产品。据称，该项目的成果使综合施工效率提高了25%以上，并降低了施工设备维护成本20%以上。此外，中国科学院合肥智能研究院与合肥叉车厂共同研发的WD-10型自动多轨道堆垛机，是国内首款基于网络控制的高架堆垛叉车。该技术综合集成了集群优化配置、智能调度、协同控制和数据通信等多项关键技术。

尽管智能工程在工程机械领域发展迅速，但仍面临一系列挑战和问题：

(1) 关键组件依赖问题： 目前，国内各大主机厂商所设计的智能监控系统，其核心处理单元（CPU/MCU）和高端显示单元（如高分辨率、高亮度屏幕）在很大程度上仍然依赖进口设备。这些进口设备不仅价格昂贵，增加了整机成本，而且其功能并非专门针对工程机械的恶劣工况和特定需求而设计的，因此在某些方面（如抗震、耐高低温、接口丰富度等）越来越难以满足工程机械智能化监控系统的严苛要求，例如对大量数据存储、实时视频监控、多总线（如CAN, LIN）接口、多类型输入输出端口以及远程服务等方面的高需求。

(2) 系统硬件结构问题： 在目前许多现有的系统设计中，为了实现某项具体的监控功能（如油压监测、温度监测），往往需要使用多个独立的、功能单一的专用检测设备。这种设计导致当整个智能监控系统需要实现更复杂的功能时，整个系统的硬件结构会变得异常复杂，连接线束繁多，从而影响系统的整体稳定性和可靠性。

(3) 软件开发问题： 在软件编程方面，目前行业内缺乏专为工程机械定制的、统一的操作系统或开发平台。因此，开发者往往不能高效地解决工程机械独特功能（如复杂的液压控制逻辑）或专用图形界面（如仪表盘）的编程问题。此外，由于工程机械智能监控系统尚未形成统一的、公认的系统架构（Architecture），导致目前编写的智能监控软件在可读性、开放性（可扩展性）和可靠性方面普遍较差。

(4) 系统功能扩展问题： 由于目前设计的许多监控系统，其实现各自功能所依赖的硬件设备是相对“对立”（即独立且封闭）的，各种硬件资源（如计算能力、I/O端口）在设计之初基本已被用尽。因此，如果后续需要对监控系统的功能进行升级或改善，整个系统将很可能因为底层硬件资源不足，而面临需要重新设计整个主机智能监控系统的窘境，导致升级成本高昂、周期漫长。

未来发展趋势

1. 智能化是信息科学技术的发展方向。 实现信息化和网络化的核心工具，实际上就是智能化。在现代信息科学技术中，越来越多的人工智能（AI）技术被深度应用，这包括自然语言识别与理解、图像识别与处理、计算机视觉、机器人自主规划、多信息感知与融合控制、知识表示、知识获取与处理、自动推理与求解、专家系统、智能控制等。虽然近年来人工智能的基础理论研究并未取得颠覆性的重大突破，但随着认知科学和各项智能技术（如深度学习）的发展，人工智能技术必将越来越多地应用于信息科学与技术领域。

2. 智能化是生命科学技术的发展方向。 人类大脑是人类智能系统的“总部”。脑科学是生命科学的核心研究领域之一。因此，智能化（揭示智能的本质）也是生命科学技术的重要发展方向。对人脑智能机理的研究将促进智能科学技术的革新，智能科学被认为是21世纪推动基础科学研究的核心科学之一。

3. 智能化是自动化工程的发展方向。 自动化是现代工业发展的重要手段和先决条件。可以毫不夸张地说，现代工业的发展历程，就是自动化生产技术不断应用、改进和提高的过程。目前，各种智能系统和智能技术正越来越多地应用于各类自动化工程项目中。自动化工程中智能技术的应用水平和深度，在很大程度上决定了该工程的自动化水平和先进程度。因此，智能化已成为衡量各种现代工程项目现代化水平的最显著标志。