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问题一：数控机床核心部件数控系统发挥怎样的关键作用？

数控系统是高端数控机床的大脑，是最具核心价值的关键部件，与伺服驱动及电机、电主轴、铣头、转台、刀库等其他关键功能部件共同决定了机床的精度和效率。优秀的数控系统往往不断经历技术的迭代，其中不仅涉及到算法及控制技术本身的革新，也涉及到与下游具体工艺工程的结合，由此形成极高的技术壁垒。从基本控制原理来说，“插补”为数控系统典型的运动控制手段，通过将复杂的加工曲线分为一系列离散点，然后用无数个微小的直线或者圆弧来代替加工曲线，最终在伺服系统运动控制下，完成设定形状的加工。随着零件加工工艺逐步复杂化、精细化，数控系统对运动的控制变得愈加复杂。插补功能亦从此前简单的直线圆弧发展到直接进行样条曲线插补等高端功能。此外还包括螺旋插补、多项式插补、渐开线插补等插补功能，及垂直度误差补偿、刀具长度补偿、与速度相关的前馈补偿、温度补偿、RTCP补偿等多种补偿功能。数控系统越高档，其功能便更加多样全面。数控系统本身或侧重于实现自动化及过程管理，当前正经历智能化转型，虚拟、云化、Al等手段将持续推进数控系统又一轮技术迭代。

问题二：人工智能、数字孪生等新技术如何与数控系统结合？

控制系统向设计、仿真、感知、分析、控制、维护、诊断等多功能一体化的方向发展。人工智能的自学习、自调节等属性将促进控制系统功能进一步丰富优化，A1智能决策+控制、智能化加工成为重要特色。数控系统中人工智能、数字孪生等新技术的运用集中体现在智能决策的自主性，贯穿加工前、加工中、加工后的全加工流程。加工前，Al 将进行零部件要求分析、工艺方法选择、加工特征排序、加工轨迹规划、加工过程仿真以及程序智能编制等工艺任务流程。

加工中，人工智能、数字孪生等新技术面对切削过程的复杂特征，需要实时监测/评估切削刀具、工件、机床等多个实时状态变化并对存在的偏差进行感知与修正，对可能发生的故障、错误等问题进行提前预警。加工后，充分利用生产数据信息中的价值，经过采集、预处理、清洗和关联整合等步骤，形成基于工业大数据的知识库。通过对工艺大数据、参数优化大数据、故障诊断大数据等实现自学习成长，人工智能代替人工经验判断，极大捉升工作效率。人工智能、数字李生等新技术引入或将真正意义上使机床设备实现“自主感知-自主学习-自主决策-自主执行”的智能化制造。

问题三：当前数控系统中人工智能运用有哪些典型案例？

人工智能、数字孪生等新技术在数控系统的运用，呈现出国外领跑、国内跟进的格局，在实时补偿、控制优化、工业互联网、大数据运用等方面已有渗透，但并非所有新技术可实现功能均已导入，数控系统智能化仍有完善改进空间。西门子Sinumerik One、欧盟的Twin Control、DMG的CELOS系统、OKUMA智能化数控系统均是典型应用案例。国内华中数控首创基于云计算的数控系统智能化技术，发明数控系统电控大数据指令域分析方法，成功推出“华中 9型新一代人工智能数控系统"。截止2022年3月，华中9型智能数控系统已在汽车行业等重点领域实现数千套批量配套与应用，建成了数条汽车典型零部件加工智能制造生产线。

风险提示

1、Al、数字孪生等新技术优化不及预期；

2、智能数控系统下游应用普及不及预期。