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面向批量生产的数控系统参数迁移优化机制1

面向批量生产的数控系统参数迁移优化机制

摘要

本文系统研究了面向批量生产的数控系统参数迁移优化机制，旨在解决制造业数

字化转型中数控设备参数配置效率低、一致性差的核心问题。通过构建基于深度学习的

参数迁移模型，结合多源异构数据融合技术，实现了数控参数的智能优化与快速迁移。

研究表明，该机制可缩短新设备调试时间60%以上，提升加工精度稳定性15%20%，显

著降低对人工经验的依赖。本文首先分析了数控系统参数管理的现状与挑战，然后提出

了基于迁移学习的理论框架，详细阐述了技术路线与实施方案，并通过仿真与实际案例

验证了机制的有效性。研究成果为制造业智能化升级提供了关键技术支撑，符合国家”

十四五”智能制造发展规划的战略方向。

引言与背景

1.1研究背景

随着工业4.0和智能制造的深入推进，数控系统作为高端装备的”大脑”，其性能直

接影响产品质量和生产效率。据中国机床工具工业协会统计，2022年我国数控机床产

量达到35.8万台，同比增长12.3%，但高端数控系统国产化率不足30%。在批量生产场

景下，数控系统参数配置面临三大挑战：一是新设备调试周期长，平均需要35天；二

是参数一致性差，不同操作员配置结果差异可达20%；三是缺乏自适应优化能力，难以

应对材料变化和刀具磨损等动态因素。这些问题严重制约了制造业的柔性生产和效率

提升。

1.2研究意义

数控系统参数迁移优化机制的研究具有多重价值。从技术层面看，它将推动数控

系统从”经验驱动”向”数据驱动”转变，实现参数配置的智能化和标准化。从产业层面看，

可缩短新产品投产周期，提升设备利用率，据测算可使企业产能提升8%12%。从国家

战略层面看，符合《中国制造2025》提出的”推进生产过程智能化”要求，有助于突破高

端装备”卡脖子”技术。特别是在航空航天、汽车制造等高精度加工领域，参数优化技术

的突破将显著提升国产装备的竞争力。

1.3研究范围与边界

本研究聚焦于批量生产场景下的数控系统参数迁移优化，主要涵盖以下范围：一是

针对车削、铣削等典型加工工艺的参数优化；二是基于历史加工数据的迁移学习模型构

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建；三是参数配置的标准化与知识库建设。不涉及特殊材料加工工艺和极端工况下的参

数优化问题。研究对象以三轴以上数控机床为主，不包括简单二轴设备。时间跨度设定

年，考虑技术迭代和市场变化因素。

研究概述

2.1研究目标

本研究的总体目标是建立一套完整的数控系统参数迁移优化体系，实现三个层次

的目标：基础层是构建参数知识库和标准体系，包含5000+典型工艺参数案例；技术

层是开发参数迁移优化算法，目标是将新设备调试时间缩短至1天内；应用层是形成可

推广的解决方案，在35家制造企业进行示范应用。具体量化指标包括：参数配置准确

率95%，加工精度稳定性提升15%以上，系统响应时间2秒。

2.2研究内容

研究内容围绕”数据模型应用”三个维度展开。数据方面，建立多源异构参数采集体

系，涵盖设备状态、加工结果、环境因素等12类数据。模型方面，研究基于深度神经网

络的参数映射关系，开发自适应优化算法。应用方面，设计参数迁移工作流，开发可视

化配置工具包。特别关注跨设备、跨工艺的参数迁移机制，解决”小样本学习”难题。研

究还将建立参数评价体系，包含加工精度、效率、能耗等8项关键指标。

2.3创新点

本研究的创新主要体现在三个方面：一是提出”分层迁移”机制，将参数分为基础层、

工艺层和优化层，采用不同迁移策略；二是开发动态权重调整算法，根据实时加工数据

自动修正参数；三是构建参数知识图谱，实现隐性经验的结构化表达。与现有研究相

比，本机制首次将迁移学习系统应用于数控参数优化领域，解决了传统方法泛化能力差

的问题。据文献检索，类似研究尚未见报道，具有原创性价值。

政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

国家层面高度重视智能制造发展，“十四五”规划明确提出”推动传统产业高端化、智

能化、绿色化转型”。工信部发布的《智能制造发展规划年)》将”智能装备”

列为重点发展领域，提出到2025年规模以上制造业企业数字化研发