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面向智能制造的多数控设备协同控制技术研究
周国强，周海建
TG659;
摘 要：文章提出了一种面向智能制造的多数控设备协同控制系统。系统通过改进型深度强化学习算法进行多设备状态建模与动态任务分配，并结合时间敏感网络与5G通信技术优化实时数据传输，引入预测性维护模型提前预警设备故障，利用可视化和多模态人机交互实现操作优化和风险提示。研究表明，多数控设备协同控制系统在加工效率、加工精度、能源消耗及系统可靠性方面均显著优于传统集中式控制方案，具有良好的扩展性和兼容性。
关键词：智能制造；多数控设备；协同控制
个生产线的任务管理和控制指令下发。上层生产管理系统将加工任务传递给主控计算机，主控计算机解析任务后，将指令序列分发给各终端数控设备执行，实现设备间的基本协同［1］。
这种集中式模式在一定程度上便于任务管理和数据集中处理，可以对生产流程进行统一调度和监控，为产线自动化提供了基本保障。该模式在小规模生产或单一设备品牌环境中具有一定优势，但在智能制造产线的柔性化、多设备协同和异构设备集成需求下，暴露出明显的局限性。
集中式架构过于依赖主控计算机的稳定性，一旦主控节点发生故障，整个生产线会陷入停机状态，造成生产中断和经济损失。系统缺乏分布式冗余和任务再分配能力，难以保证连续生产。
传统系统的协同逻辑通常是预先编程设定的，缺乏对设备实时状态的感知和自适应调整能力。在多任务、高负载的生产环境下，设备利用率低，任务分配和加工流程优化能力不足。
现有系统多针对单一品牌或同类设备设计，不同品牌、收稿日期：2026-01-04
参考文献
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作者简介：周海建（1986.12—），男，汉族，山东青岛人，本科，中级工程师，主要研究方向为机电机械类。
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