隨著人工智能技術的發展，為了滿足制造業生產柔性化、制造自動化的發展需求，數控機床的智能化程度在不斷提高。具體體現在以下幾個方面：
加工過程自適應控制技術：通過監測加工過程中的切削力、主軸和進給電機的功率、電流、電壓等信息，利用傳統的或現代的算法進行識別，以辯識出刀具的受力、磨損、破損狀態及機床加工的穩定性狀態，并根據這些狀態實時調整加工參數和加工指令，使設備處于佳運行狀態，以提高加工精度、降低加工表面粗糙度并提高設備運行的安全性;
加工參數的智能優化與選擇：將工藝專家或技師的經驗、零件加工的一般與特殊規律，用現代智能方法，構造基于專家系統或基于模型的“加工參數的智能優化與選擇器”，利用它獲得優化的加工參數，從而達到提高編程效率和加工工藝水平、縮短生產準備時間的目的;
智能故障自診斷與自修復技術：根據已有的故障信息，應用現代智能方法實現故障的快速準確定位;
智能故障回放和故障仿真技術：能夠完整記錄系統的各種信息，對數控機床發生的各種錯誤和事故進行回放和仿真，用以確定錯誤引起的原因，找出解決問題的辦法，積累生產經驗;
智能化交流伺服驅動裝置：能自動識別負載，并自動調整參數的智能化伺服系統，包括智能主軸交流驅動裝置和智能化進給伺服裝置。這種驅動裝置能自動識別電機及負載的轉動慣量，并自動對控制系統參數進行優化和調整，使驅動系統獲得佳運行;
智能4M數控系統：在制造過程中，加工、檢測一體化是實現快速制造、快速檢測和快速響應的有效途徑，將測量、建模、加工、機器操作四者融合在一個系統中，實現信息共享，促進測量、建模、加工、裝夾、操作的一體化。
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