北京
摘要
智能加工作為制造業向高精度與自主化轉型的核心方向，其發展高度依賴數據使能技術對多源異構數據的深度解析與智能決策支撐。系統梳理數據使能技術在智能加工領域的研究進展，提出涵蓋“在機測量-信號預處理-特征提取-特征融合-數據治理”的全流程使能框架，并重點分析多源傳感信息融合、云-霧-邊協同計算和工藝知識動態遷移三大關鍵技術。研究表明，數據使能技術有效增強了加工過程的實時響應與魯棒性，顯著強化了對加工過程可控與質量一致的保障，并在多工業場景中推動了智能化水平的躍升。然而，復雜工藝場景下多物理場耦合建模困難、虛實映射保真度不足、小樣本知識遷移效率低等瓶頸仍制約技術應用。針對上述挑戰，所提出融合動態聯邦學習與因果推理的未來技術路徑，為制造業向認知化高階階段演進提供系統性研究視角。
責任編輯：杜蔚杰
責任校對：張 強
審 核： 張 彤
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