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自动化生产智能监测一、引言在现代工业生产中，自动化技术的应用已经成为提高生产效率和质量的重要手段。
为了确保自动化生产过程的顺利进行，需要对生产过程进行智能监测，以及对监测数据进行分析和处理。
本文将从自动化生产智能监测的概念、应用场景、技术要点以及优势等方面进行论述。
二、自动化生产智能监测的概念自动化生产智能监测是指利用计算机、传感器等设备对自动化生产过程进行实时监测和数据采集，通过数据分析和处理，实现对生产过程的智能控制和管理。
三、自动化生产智能监测的应用场景1. 工业生产线监测：通过安装传感器和监测设备，对生产线上的关键环节进行实时监测，如温度、压力、质量参数等，以及设备状态的监测，实现对生产线的自动化控制。
2. 物流与仓储监测：通过使用智能传感器和RFID技术，对物流过程中的货物、车辆等进行实时定位和监测，提高物流效率和减少物流损耗。
3. 能源监测：利用传感器和智能电表等设备，对能源消耗进行实时监测和分析，优化能源利用方式，降低能源消耗成本。
4. 环境监测：通过安装环境传感器，对生产场地的温度、湿度、PM2.5等环境参数进行监测，及时发现和解决环境问题，保障员工健康与生产安全。
5. 设备状态监测：通过传感器和智能监控设备，对关键设备的运行状态进行监测，实现设备故障预警和维护管理。
四、自动化生产智能监测的技术要点1. 传感器技术：选择合适的传感器设备，并对传感器进行布局和校准，保证数据采集的准确性和可靠性。
2. 数据采集和存储技术：利用数据采集系统实时采集和传输监测数据，并对数据进行存储和管理，以备后续分析和处理。
3. 数据分析和处理技术：通过建立合理的数据分析模型和算法，对监测数据进行分析和处理，提取关键信息，为决策提供参考。
4. 智能控制和管理技术：基于监测数据的分析结果，自动进行控制和调整，实现生产过程的智能化控制和管理。
五、自动化生产智能监测的优势1. 提高生产效率：通过实时监测和智能控制，优化生产过程，减少生产中的不确定性和浪费，提高生产效率。
自动化监测系统标题：自动化监测系统引言概述：自动化监测系统是一种利用先进的技术手段，实现对各种设备、系统或者环境参数进行实时监测和控制的系统。
它能够提高监测的准确性和效率，减少人为干预，保障设备运行的稳定性和安全性。
本文将介绍自动化监测系统的原理、应用领域、优势、发展趋势和未来展望。
一、原理1.1 传感器技术：自动化监测系统通过各种传感器实时采集设备或者环境参数数据，如温度、湿度、压力等。
1.2 数据传输技术：采集到的数据通过网络传输技术传送至监测系统，实现远程监测和控制。
1.3 数据处理技术：监测系统通过数据处理技术对采集到的数据进行分析、处理和存储，生成监测报告和警报。
二、应用领域2.1 工业生产：自动化监测系统在工业生产中广泛应用，可以实现对生产过程的实时监测和控制，提高生产效率和质量。
2.2 环境监测：自动化监测系统可以用于环境监测，监测大气、水质、土壤等环境参数，保障环境安全。
2.3 安防监控：自动化监测系统在安防监控领域也有广泛应用，可以实现对建造物、交通等场所的实时监测和报警。
三、优势3.1 提高效率：自动化监测系统可以实现对设备或者环境参数的实时监测和控制，提高监测的准确性和效率。
3.2 减少人为干预：自动化监测系统可以减少人为干预，降低人为错误的发生概率。
3.3 提高安全性：自动化监测系统可以实时监测设备或者环境的状态，及时发现问题并采取措施，提高运行的安全性。
四、发展趋势4.1 智能化：未来自动化监测系统将更加智能化，能够实现自动学习和优化，提高监测的准确性和效率。
4.2 云平台：自动化监测系统将逐渐向云平台发展，实现数据的集中存储和管理，提高系统的稳定性和可靠性。
4.3 多元化应用：自动化监测系统将在更多领域得到应用，如智能家居、医疗健康等，拓展监测系统的应用范围。
五、未来展望5.1 智能城市建设：自动化监测系统将在智能城市建设中发挥重要作用，实现对城市设施、交通等的智能监测和管理。
监控系统在自动化中的应用随着自动化技术的不断提高和应用，监控系统在自动化中的应用也逐渐得到了广泛的应用。
一、监控系统在自动化生产中的应用
在自动化生产中，监控系统的应用是非常广泛的。
例如，在自动化生产中，我们可以利用监控系统来监测设备的运转情况、监测温度和湿度等相关参数，以及监测生产过程中的数据信息等。
二、监控系统在自动化仓储中的应用
在自动化仓储中，监控系统也是非常必要的。
我们可以利用监控系统来监测货物的状态、温度等环境因素，防止货物在运输和储存过程中受到损坏或污染，以及保证货物在储存过程中的安全性。
三、监控系统在自动化交通中的应用
在自动化交通中，监控系统也是非常必要的。
我们可以利用监控系统来监测车辆和行人的行驶情况，以及交通信号灯的状态等，以保证道路交通的顺畅和安全。
四、监控系统在自动化安防中的应用
在自动化安防中，监控系统是必不可少的。
我们可以利用监控系统来监测周围环境的变化和入侵情况，以及实时监测建筑物内各个区域的安全情况，提高安保效率和防范能力。
综上所述，监控系统在自动化中的应用是非常广泛的，从自动化生产到自动化仓储，再到自动化交通和自动化安防，都可以利用监控系统来提高生产效率和保障安全。
自动化系统中的实时监测与控制技术在当今科技飞速发展的时代，自动化系统已经成为各个领域中不可或缺的一部分。
从工业生产到智能家居，从交通运输到医疗保健，自动化系统的应用无处不在。
而在这些自动化系统中，实时监测与控制技术则扮演着至关重要的角色，它们如同系统的“眼睛”和“大脑”，确保系统的稳定运行和高效工作。
实时监测技术是指对自动化系统中的各种参数、状态和事件进行不间断的、及时的采集和分析。
这些参数可以包括温度、压力、流量、速度、位置等等。
通过安装在系统中的传感器和监测设备，这些数据被实时获取并传输到控制中心。
想象一下一个工厂的生产线，如果不能实时监测机器的运行状态，一旦出现故障可能会导致整个生产流程的停滞，造成巨大的经济损失。
再比如在电力系统中，如果不能实时监测电压、电流等参数，就无法及时发现电力故障，可能会引发大面积的停电事故。
为了实现准确和可靠的实时监测，先进的传感器技术是关键。
如今，各种类型的传感器不断涌现，如光电传感器、压电传感器、磁传感器等，它们能够精确地感知各种物理量和化学量，并将其转化为电信号。
同时，数据采集技术也在不断发展，高速的数据采集卡和先进的通信协议能够确保数据的快速传输和实时处理。
而实时控制技术则是根据实时监测得到的数据，对自动化系统进行及时的调整和控制。
这就像是驾驶汽车时，根据路况和车速实时调整方向盘和油门刹车一样。
在工业生产中，实时控制可以调整生产设备的运行速度、加工参数等，以保证产品的质量和生产效率。
在智能家居系统中，实时控制可以根据室内温度和湿度自动调节空调和加湿器的工作状态，为人们提供舒适的居住环境。
实时控制技术的实现依赖于高效的控制器和控制算法。
控制器可以是可编程逻辑控制器（PLC）、工业计算机或者嵌入式系统等。
控制算法则包括经典的PID 控制算法、模糊控制算法、神经网络控制算法等。
这些算法能够根据监测数据计算出控制量，并将其发送给执行机构，实现对系统的精确控制。
在实际应用中，实时监测与控制技术通常是紧密结合的。
自动化机械制造系统中的检测技术应用分析
自动化机械制造系统中的检测技术是指通过各种检测手段，实时监测和检测生产线中
的各个环节和节点，以确保生产过程的稳定性和产品质量的可靠性。
本文将对自动化机械
制造系统中的检测技术应用进行分析。
自动化机械制造系统中的检测技术应用于产品的质量检测。
在生产线上，通过各种传
感器和检测设备，可以对产品的尺寸、重量、外观等进行实时检测和监测，以确保产品符
合标准质量要求。
在汽车生产线上，可以通过光电传感器对车身尺寸进行检测，以确保每
辆汽车的尺寸达到要求。
自动化机械制造系统中的检测技术还应用于生产过程的监测和控制。
通过各种传感器
和监测设备，可以对生产线上的各个环节和节点进行实时监测，以及时发现和排除生产过
程中的异常情况。
在食品加工生产线上，可以使用温度传感器对加热设备的温度进行监测，以确保生产过程中的温度控制在合适的范围内。
自动化机械制造系统中的检测技术还应用于数据采集和分析。
通过各种传感器和数据
采集设备，可以对生产过程中产生的数据进行实时采集和监测，并进行数据分析和处理，
以提取有价值的信息并优化生产过程。
在工厂生产线上，可以使用压力传感器对气体管道
的压力进行监测，并将数据传输到数据中心进行分析和处理，以实现对气体管道运行状态
的实时监控和优化。
自动化机械制造系统中的检测技术应用广泛，涵盖了产品质量检测、生产过程监测和
控制、设备故障检测和预警以及数据采集和分析等方面。
这些检测技术的应用能够提高生
产线的生产效率和产品质量，并减少生产过程中的损耗和故障，为企业带来更大的经济效益。
自动化技术在制造业智能化中的发展现状调研报告近年来，随着科技的不断进步和制造业的快速发展，自动化技术已经成为制造业智能化的重要组成部分。
本文通过对自动化技术在制造业应用的调研，旨在探讨其发展现状并展望未来的发展趋势。
一、自动化技术在制造业的应用概况自动化技术是指利用各种先进技术手段实现机械或系统自动控制的技术。
在制造业中，自动化技术广泛应用于生产线的各个环节，包括生产计划、物料管理、生产过程控制等方面。
它能够提高生产效率、降低成本、提高产品质量，并减少人力劳动。
二、自动化技术在制造业智能化中的应用1. 机器视觉技术的应用机器视觉技术是指通过摄像机和图像处理技术对产品进行检测和分析的技术。
在制造业中，机器视觉技术被广泛应用于产品质量检测、零部件识别和产品追溯。
它能够快速、准确地检测产品表面的缺陷，并在生产过程中进行自动调整。
2. 机器人技术的应用机器人技术是自动化技术的重要组成部分，它能够在生产线上完成各种重复性、高风险的操作。
在制造业中，机器人技术广泛应用于装配、焊接、搬运等环节。
它能够提高生产效率，减少人力投入，并且操作安全可靠。
3. 物联网技术的应用物联网技术是指通过互联网将各种智能设备连接起来，实现信息共享和远程控制的技术。
在制造业中，物联网技术被应用于设备状态监控、生产计划调度等方面。
它能够实时监测设备运行状态，及时预警故障，并通过远程控制提高生产效率。
三、自动化技术在制造业智能化中的挑战与机遇1. 挑战自动化技术在制造业中的应用面临一些挑战，包括技术难题、成本压力、人员培训等。
尤其是在智能制造领域，要实现设备之间的信息交互和协同工作仍然存在一定的难度。
2. 机遇自动化技术在制造业智能化中也面临着巨大的机遇。
随着工业机器人、物联网等技术的不断进步，自动化技术将会进一步提高制造业的生产效率和产品质量。
同时，智能制造的潜在市场需求巨大，自动化技术也将迎来更广阔的发展空间。
四、自动化技术在制造业智能化中的发展趋势1. 智能制造进一步推进智能制造将成为制造业未来的发展方向。
检测技术在自动化机械制造系统中的运用随着科技的不断发展，自动化机械制造系统的应用日益广泛。
在这一过程中，检测技术扮演着重要的角色，它借助先进的传感器、仪器和系统，对机械制造系统中的物理量、性能参数进行准确测量、分析和判别，从而实现对自动化机械制造系统的监控和控制。
本文将从检测技术在自动化机械制造系统中的应用现状、主要技术和发展趋势等几个方面进行探讨。
一、检测技术在自动化机械制造系统中的应用现状随着自动化机械制造系统的快速发展，对其性能和质量的要求也日益提高。
为了实现对自动化机械制造系统的质量控制和生产过程的监控，检测技术在自动化机械制造系统中得到了广泛的应用。
利用高精度的传感器和测量仪器对机床、机器人、加工中心等设备的运动、力、位移、温度等参数进行实时监测和控制；利用图像处理和机器视觉技术对工件表面的质量进行在线检测和分析；利用无损检测技术对焊接接头、铸件、零件的质量进行检测和评估等。
通过这些检测技术的应用，可以提高自动化机械制造系统的生产效率、质量和稳定性。
二、检测技术在自动化机械制造系统中的主要技术1. 传感技术传感技术是检测技术的基础，它通过将机械系统产生的各种物理量转换成电信号，实现对机械系统各种参数的实时监测和控制。
传感器作为传感技术的核心部件，已经从单一的测量功能向智能化、数字化和网络化方向发展。
光电传感器、压力传感器、位移传感器、温度传感器等，可以实现对机械系统的位置、力、速度、温度等参数的在线监测和控制。
2. 图像处理和机器视觉技术图像处理和机器视觉技术是一种非接触式的检测技术，它利用摄像头、光源、图像处理器等设备对工件表面的质量、尺寸、形状等进行在线检测和分析。
这种技术不仅能够实现对工件外观和内部缺陷的检测，还可以实现对工件的定位、识别和测量。
特别是在自动化机械制造系统中，机器视觉技术已经得到了广泛的应用，例如用于零件加工前的在线检测、产品装配时的定位和识别等。
3. 无损检测技术无损检测技术是一种重要的质量控制手段，它通过利用超声、射线、磁粉、渗透液等检测方法对工件的内部缺陷、裂纹、疲劳等进行检测和评估。
自动化工程中的智能监测与检测方法研究现状分析论文素材自动化工程中的智能监测与检测方法研究现状分析近年来，随着科技的迅猛发展，自动化工程在各个领域中得到了广泛应用。
然而，自动化工程在运行过程中可能会遇到各种问题，如设备故障、异常状态等。
为了及时发现和解决这些问题，智能监测和检测方法成为了工程技术人员们的关注焦点。
本文将对自动化工程中的智能监测与检测方法的研究现状进行分析。
一、智能监测技术的发展随着传感器技术的不断进步和人工智能算法的广泛应用，智能监测技术在自动化工程中发挥了重要作用。
智能监测技术通过采集和分析系统运行过程中的各种数据，可以实现对设备状态的实时监测和预警，从而及时发现设备故障和异常状态，降低事故发生的概率。
其中，无线传感器网络（WSN）是一种常用的智能监测技术。
WSN能够实时采集各种参数数据，并通过无线通信方式将数据传输至监测系统。
这种技术由于其低成本、易部署等特点而受到广泛关注。
此外，智能监测技术还包括了机器视觉、声音识别等多种技术手段，通过对图像和声音信号的处理和分析，实现对设备状态的监测和识别。
二、智能检测方法的研究现状除了智能监测技术，智能检测方法也是自动化工程领域的研究热点。
智能检测方法主要通过对系统参数数据的模式识别和统计分析，实现对设备故障和异常状态的检测和判定。
以下是目前主流的智能检测方法：1. 机器学习方法机器学习方法是一种基于样本数据的智能检测方法。
通过建立模型，并通过样本数据对模型进行训练，以实现对设备状态的检测。
机器学习方法主要包括支持向量机、神经网络、决策树等。
这些方法能够通过学习各种设备状态的特征，进而对未知状态进行检测。
2. 基于知识推理的方法基于知识推理的方法是一种基于专家知识和规则的智能检测方法。
通过建立系统模型和特定领域的专家知识，利用规则推理方法来对设备状态进行诊断和判断。
这种方法能够利用领域内专家经验知识，提高检测的准确性和可靠性。
3. 统计分析方法统计分析方法是一种通过对数据进行统计分析，发现数据之间的关系，从而实现对设备状态的智能检测。
自动化机械制造系统中的检测技术应用分析随着互联网技术和人工智能的发展，自动化机械制造系统在制造领域中占有越来越大的比例，提高了制造业的效率和质量。
而检测技术则是自动化机械制造系统中不可或缺的一部分，它在制造过程中起到了至关重要的作用。
自动化机械制造系统中的检测技术主要是通过传感器、计算机等设备对制造过程中的产品进行实时监测和检测，及时发现缺陷或异常情况，以便及时调整工艺流程和处理异常产品，保证产品的质量和一致性。
检测技术在自动化机械制造系统中的主要作用有：1、实时监测：利用各种传感器和监测设备对制造过程中的各种数据进行实时监测，及时发现存在的问题。
2、数据处理：检测技术收集的数据需要进行处理，包括数据分析、分类和识别等处理，以便更好地帮助制造过程中的决策。
3、自动调整：自动化机械制造系统中检测技术可以实现自动化调整，及时处理异常，降低人工干预的程度。
4、提高效率：自动化机械制造系统中的检测技术能够降低制造成本，提高制造效率，提高产品质量和稳定性。
1、形位公差检测：形位公差是指零件之间的几何要素之间的位置关系误差距离，关乎到零件的装配和使用。
传统的形位公差检测需要使用昂贵的测量仪器和人工判断，效率低、误差大，而自动化机械制造系统中的检测技术可以实现自动化的形位公差检测，提高测量的准确性和效率。
2、表面质量检测：表面质量是决定产品外观和质量标准的重要因素，传统的表面质量检测需要人工观察和质量判断，效率低、误差大。
而自动化机械制造系统中的表面质量检测技术可以通过激光扫描、光干涉仪等先进装备，实现快速、高效、准确的表面质量检测。
3、无损检测：无损检测是检测材料内部缺陷的一种方法，传统的无损检测需要专业人员和设备进行，费用高、工序复杂。
自动化机械制造系统中可以采用光纤传感技术、激光超声波技术和其他无损检测技术，实现无损检测的自动化和精准化。
4、智能监控：智能监控技术可以自动化地对机器和设备进行故障诊断和监控，随时掌握生产过程中的情况。
制造业生产过程中的智能化检测技术研究现状总结制造业是现代社会的重要支柱，而在制造产品的生产过程中，质量控制是关键环节之一。
为了提高产品质量、降低生产成本和提高生产效率，制造业引入了智能化检测技术。
本文将对制造业生产过程中的智能化检测技术研究现状进行总结。
智能化检测技术是指利用人工智能、机器学习、物联网等先进技术，对制造产品进行全面、精确的检测。
它具有高效、准确、自动化等优势，可以极大地提高生产效率和产品质量，降低人为错误的风险。
首先，智能化检测技术在制造业生产过程中的应用广泛。
在汽车行业中，智能化检测技术可以用于车身焊接质量检测、零件装配质量检测等环节，以确保汽车在制造过程中不会出现质量问题。
在电子行业中，智能化检测技术可以用于半导体芯片的封装和测试，以保证芯片的质量和可靠性。
在食品行业中，智能化检测技术可以用于食品的安全检测，以确保食品符合卫生标准。
其次，智能化检测技术的研究进展迅速。
随着人工智能和物联网技术的飞速发展，智能化检测技术在制造业得到了广泛运用。
例如，基于机器学习的智能化检测技术可以利用大数据分析和模式识别的方法，实现对产品缺陷和故障的预测和诊断。
同时，智能化检测技术还可以与机器人技术、虚拟现实技术等结合，实现无人化生产和在线监测。
此外，智能化检测技术还面临一些挑战。
首先是数据获取和处理的问题。
在制造业生产过程中，产生的数据量庞大，如何高效地获取和处理这些数据成为了一个难题。
其次是算法的优化和改进。
为了实现高精度的检测结果，需要不断优化和改进算法，提高智能化检测技术的准确性和稳定性。
此外，智能化检测技术还面临着安全和隐私的问题，在数据共享和隐私保护之间需要找到一个平衡点。
综上所述，智能化检测技术在制造业生产过程中发挥着重要作用，其应用广泛且研究进展迅速。
随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能化检测技术将会进一步完善和应用。
然而，智能化检测技术还需要解决一些问题和挑战，如数据获取和处理、算法改进以及安全与隐私保护等。
自动化制造中检测与监控技术的应用摘要：检测及监控技术是自动化制造中系统正常运行的保证，对于提高产品质量及生产效率具有重要意义。
本文介绍了自动化制造系统中工件尺寸精度检测技术、切削状态的监测技术、钻杆制造生产中的监控，以及值得研究和需改进的方面。
关键词：检测监控尺寸精度切削状态钻杆制造研究引言在传统机械制造中，是以人为主体，由人来操作机床，完成工件的制造和加工。
在现代制造系统的发展中,由于数控机床,柔性制造系统,加工中心的普及,以及智能制造系统(IMS),计算机集成制造系统(CIMS)的兴起,使制造系统正向自动化,集成化,智能化方向发展,因此,加工过程中工件,刀具,和机床状态的实时监控,检测技术的作用越来越重要。
制造过程中的过程检测、监控与故障诊断[1]是系统正常运行的技术保证。
据统计,在自动化制造中采用监控,检测技术后,可将由于人和技术因素引起的故障停机时间减少75%。
检测监控系统能实现低成本高效加工,确保加工质量、设备及工件的安全,避免重大事故,有效提高机床利用率和加工生产效率。
下面介绍自动化制造系统中工件尺寸精度检测技术、切削状态的监测技术、钻杆生产制造中的监控，以及值得研究和需改进的方面。
一、自动化制造系统中工件尺寸精度检测技术[2]工件尺寸精度是直接反映产品质量的重要指标,工件尺寸的在线测量是机械加工中很重要的功能。
但是直到1970年初适应控制加工出现以前，这项要求并不十分迫切，那是主要是高精度加工磨床应用了在线检测技术。
现在一般采用直接测量工件尺寸精度的方法来保证产品质量和制造系统的正常运行。
下面是工件尺寸的检测方法。
在大规模生产条件下,常将专用的自动检测装置安装在机床上,不必停机,就可以在加工过程中自动检测工件尺寸的变化,并能根据测得的结果发出相应的信号,控制机床的加工过程,但其装配作业效率并不是很高。
三坐标测量机[3]很好的解决了这个问题。
三坐标测量机是自动化制造系统的基本测量设备,使用时,由工件输送系统将清洗后的工件连同安装工件的托盘一起送至系统中的三坐标测量机上。
测量机能够按事先编制的程序(或来CAD/CAM 系统)实现自动测量,效率比人工高十倍,而且可测量具有复杂曲面零件的形状精度。
测量结束,还可以通过检验与检测系统送至机床的控制器,修正数控程序中的有关参数,补偿机床的加工误差,确保系统具有较高的加工精度。
如果将三坐标测量机上用的三维测头直接安装在机床(如加工中心)上,它的柄部结构与刀杆一样,可以装入机床的主轴中,也可由换刀机械手放入刀架,测量运动由程序控制。
这样,数控加工中心实质上成了一台临时的三坐标测量机,整个系统通过测量模块与机床数控系统进行通讯。
更先进的机器人辅助测量[4]是在测量过程中机器人坐标运动不参与测量过程,它的任务是模拟人的动作将测量工具或传感器送至测量位置。
由于允许机器人在测量过程中存在运动或定位误差,因此,传感器或测量仪器具有一定的智能和柔性,能进行姿态和位置调整并独立完成测量工作。
机器人辅助测量具有在线、灵活、高效等特点,可以实现对零件100%的测量,特别适合于自动化制造系统中的工序间和过程测量。
随着电子技术、光学检测技术的发展，基于固态 CCD图像传感技术的图像测量系统得到了很快的发展，形成了一种新的测量技术-图像测量技术[5,6]。
数字图像测量系统的测量精度，主要与所使用的CCD设备的分辨率、被测零件的大小以及 CCD的充满度相关，如果采用高分辨率的CCD摄像机，则零件的测量精度可达到更高的水平，即可满足一般工业生产中高精度测量的要求。
可见，采用先进的测量设备，配置合适的实验对象，就可达到相应的测量精度要求。
工件尺寸的在线监测没有完全实用化的原因是由于加工中工件的热膨胀会造成很大误差。
经验证明，在不使用切削油车削加工时，加工中和冷却后工件直径尺寸相差有10um之多。
这项误差很难去除，因此限制了在线检测的适用范围。
所以，工件加工中的冷却润滑对在线监测的影响这一课题很值得继续深入研究。
二、切削状态的监测技术[7]随着柔性制造系统计算机集成制造系统等自动化加工系统的发展，对加工过程刀具切削状态的实时在线监测技术的要求越来越迫切。
原来由人观察切削状态，判断刀具是否磨损、破损的任务改由自动监控系统来承担。
该系统的好坏，直接影响产品质量和生产效率，严重时还会造成重大事故。
据统计，采用监控技术以后，可减少人和技术因素引起故障停机时间的75%，因此很多学者都在从事这方面的研究，提出了许多监测方法。
1、电机电流监测法[8]在切削过程中，随着刀具磨损量逐渐增加，切削力也相应增大。
当刀具磨损到极限或发生严重破损时，由于切削深度减小太多，切削力急剧减小。
切削力的变化引起电机输出转矩发生变化，从而引起电机电流发生变化。
通过检测电机电流大小就可以间接判断刀具的状态。
这种检测方法简单，成本低廉，适用范围广。
交流电动机的电流与输出功率不是良好的线性关系，因此，这种监测方法在小负荷情况下，识别刀具磨、破损的灵敏度很差，它适合于中、大负荷条件下的切削状态监控。
2、声发射（AE）法声发射是材料受外力或内力作用而产生变形或断裂时，以弹性波的形式释放能量。
这种信号具有较宽的频率范围，10Hz-2MHz。
经大量试验发现:正常切削时（用硬质合金钢切削碳素钢），产生的AE信号主要是工件材料的塑性变形。
当道具破损时，产生的AE值，在1000Hz以上的数值要比正常切削时的大的多。
特别是在100Hz-300Hz之间更大一些。
在加工过程中，只要检测AE值在100Hz-300Hz 之间的变化，并规定适当的门限值，一旦超过这一门限值，就可判断刀具已破损。
为了提高检测系统的抗干扰能力，可采用双值判断刀具破损法。
3、流体介质传递信号的监测方法该方法采用了一种利用流体介质传递刀具破损的新型传感器。
在机床的润滑冷却液管道中放置压电敏感元件，当刀具破损时，材料断裂时的能量以弹性波的形式通过润滑液反向传到检测元件，经过压电转换，前置放大到监测装置进行适当的分析处理。
该传感器不需做任何机床改装就可安装在机床原有的润滑油冷却液的喷嘴上，安装十分方便。
传统的AE传感器接触式测量，通常安装在加工中心机床工作台的侧面。
当检测时，不仅信号传递路线长，而且信噪比低，也易受到外界环境噪声的影响。
而这种新的监测方法，是通过一条液注直接拾取刀具破损信号，正好克服了上述缺点。
用流体介质传递信号的AE监测法，灵敏度高，抗干扰能力强，但当负荷较大，由于AE信号过大，放大器的动态动态范围有限，难以继续工作。
因此，把电机电流法和AE监测法结合起来，发挥两种方法各自的特点，这样既提高判断的成功率，又拓宽了检测范围。
还有用神经网络进行刀具切削状态的识别神经网络理论是在现代神经科学研究成果的基础上提出来的,是一种抽象的数学模型,是人工智能的一个分支,在20年间得到了迅速的发展,目前已经形成了数十种网络[9,10],主要有:多层感知器,Kohomen自组织特征映射,Hopfield自适应共振理论,ART网络,RBF网络,小波神经网络及概率神经网络等等。
与传统的人工智能专家系统相比,神经网络具有如下独特的优点:1)人工神经网络可以实时运行;2)人工神经网络能直接使用时间序列数据,而专家系统需要将数值数据转化成符号信号。
正是由于神经网络技术具有的这种自学习能力、分布式并行处理数据能力以及非线性映射能力,从而使神经网络理论在设备的智能诊断中得到广泛的应用和高度的重视。
更先进、复杂的是FMS加工状态监测系统,该系统的的特点有:1、是一个独立于机床之外的监测系统；2、一个监测系统可同时监测多台机床设备；3、该系统的目的不是监测机床设备的内部故障，而是监测工件的装夹状态、刀具的异常及机床和外界界面的异常；4、能自动适应工序的变化。
虚拟仪器[11]是测试仪器发展的新的里程碑，通过改变软件编程可在同一硬件上实现多种功能，从而极大地促进了FMS状态监测技术的发展[12]。
目前应用虚拟仪器开发了FMS运行状态监测系统，对研究开发更加完善、实用的FMS监测系统具有一定理论指导意义及实用价值。
三、监控系统在钻杆制造生产中的应用钻井监控技术包括在钻进过程中对钻井设备运行状态的安全防护监视和钻进过程的优化自动[13]控制2个方面,其中实现自动送钻是其主要功能和目的,对钻井设备的监测是为了更加安全可靠地实现全面最优自动化钻井。
自动送钻过程的监控是在动态特征分析的基础上进行辨识和控制的。
由于动态系统的随机干扰比较大,自动送钻过程的规律很难用数学模型来描述,单一的特征量虽然可以表达自动送钻过程事故形成与发展的规律,但往往还不能作状态的判别,这就需要用模式识别的许多方法对自动送钻过程状态属性进行识别。
从本质上讲,自动送钻过程的监控可以认为是模式识别具体应用的一个方面。
模式识别是关于信息处理的科学,以计算机来模拟并延伸人的思维能力,是人工智能的重要组成部分。
模式识别的方法很多,有传统的方法,也有新型的发展潜力很大的方法。
在新型的方法中,目前尤以专家系统和神经网络对自动送钻过程的监控最有发展前途,因为它们不需要精确的数学模型,很适合石油钻井自动送钻过程中经验性强、信息不足、不精确等特点。
近年来,基于神经网络模型的控制方法显示出较好的自适应性。
在非线性系统的辩识和控制中都得到了广泛的应用。
但迄今为止,绝大部分的研究与应用主要集中在多层前馈网络的静态建模和控制上,如果应用于动态非线性系统的辩识与控制上,其实现是相对复杂的,还必须知道系统的阶次(或阶次的上界)。
为了能够辩识与控制未知阶次的非线性系统,具有内部反馈的动态递归神经网络可以解决这方面的问题,与静态网络相比它的优点在于:动态网络本身是时变系统,它具有可在系统状态完全未知的情况下进行控制的特点。
对角递归神经网络[14]既有动态递归神经网络的特点,又具有结构简单、学习快速的优势〔1〕。
DRNN网既保持了自反馈特性,又减少了需调整的参数,从而大大减少了计算量,缩短了训练时间。
它比Elman网更为简单,与传统的前馈神经网络(FNN)相比,也能实现动态映射,具有动态记忆能力。
但是由于钻井过程的复杂性和钻机送钻系统输入输出的非线性关系,采用常规的控制方法难以获得令人满意的控制效果。
模糊逻辑控制器(fuzzy logic controller,FLC)是从Zedeh提出的模糊集概念发展起来的,适用于无法得到准确数学模型、多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。
为了获得性能更优的控制器,人们尝试将模糊逻辑控制器和PID 结合,提出了多种Fuzzy-PID模型,并应用于各种工程场合,取得了满意的控制效果。
专家系统和神经网络用不同的方法来完成自动送钻过程的监控[15,16],它们表现为符号处理和数值处理、规则和算法的不同关系。
