難忘的大學生活即將結束，大家都知道畢業生要透過最後的畢業論文，畢業論文是一種有計劃的檢驗大學學習成果的形式，來參考自己需要的畢業論文吧！以下是小編幫大家整理的數控技術畢業論文，歡迎大家分享。
數控技術畢業論文 篇1
補償（偏置）的概念在我們生活中應用很多，例如，汽車駕駛員在駕駛汽車繞過一塊石頭的時候，他要讓汽車*石頭的一邊繞過石頭，而且他要考慮到汽車是有一定寬度的，所以讓汽車中心線遠離石頭至少半個車寬的距離。在20世紀60～70年代的數控加工中沒有補償的概念，所以編程人員不得不圍繞刀具的理論路線和實際路線的相對關係來進行編程，容易產生錯誤。補償的概念出現以後很大地提高了編程的工作效率。
在數控加工中有3種補償：
☆刀具長度的補償；
☆刀具半徑補償；
☆夾具補償。
這三種補償基本上能解決在加工中因刀具形狀而產生的軌跡問題。下面是三種補償在一般加工編程中的應用。
一、刀具長度補償：
1．刀具長度的概念刀具長度是一個很重要的概念。我們在對一個零件編程的時候，首先要指定零件的編程中心，然後才能建立工件編程座標系，而此座標系只是一個工件座標系，零點一般在工件上。長度補償只是和Z座標有關，它不象X、Y平面內的編程零點，因爲刀具是由主軸錐孔定位而不改變，對於Z座標的零點就不一樣了。每一把刀的長度都是不同的，例如，我們要鑽一個深爲50mm的孔，然後攻絲深爲45mm，分別用一把長爲250mm的鑽頭和一把長爲350mm的絲錐。先用鑽頭鑽孔深50mm，此時機牀已經設定工件零點，當換上絲錐攻絲時，如果兩把刀都從設定零點開始加工，絲錐因爲比鑽頭長而攻絲過長，損壞刀具和工件。此時如果設定刀具補償，把絲錐和鑽頭的長度進行補償，此時機牀零點設定之後，即使絲錐和鑽頭長度不同，因補償的存在，在調用絲錐工作時，零點Z座標已經自動向Z+（或Z）補償了絲錐的長度，保證了加工零點的正確。
2.刀具長度補償的工作使用刀具長度補償是透過執行含有G43（G44）和H指令來實現的，同時我們給出一個Z座標值，這樣刀具在補償之後移動到離工件表面距離爲Z的地方。另外一個指令G49是取消G43（G44）指令的，其實我們不必使用這個指令，因爲每把刀具都有自己的長度補償，當換刀時，利用G43（G44）H指令賦予了自己的刀長補償而自動取消了前一把刀具的長度補償。
3.刀具長度補償的兩種方式(1)用刀具的實際長度作爲刀長的補償（推薦使用這種方式）。使用刀長作爲補償就是使用對刀儀測量刀具的長度，然後把這個數值輸入到刀具長度補償寄存器中，作爲刀長補償。使用刀具長度作爲刀長補償的理由如下：
首先，使用刀具長度作爲刀長補償，可以避免在不同的工件加工中不斷地修改刀長偏置。這樣一把刀具用在不同的工件上也不用修改刀長偏置。在這種情況下，可以按照一定的刀具編號規則，給每一把刀具作檔案，用一個小標牌寫上每把刀具的相關參數，包括刀具的長度、半徑等資料，事實上許多大型的機械加工型企業對數控加工設備的刀具管理都採用這種辦法。這對於那些專門設有刀具管理部門的公司來說，就用不着和操作工面對面地告訴刀具的參數了，同時即使因刀庫容量原因把刀具取下來等下次重新裝上時，只需根據標牌上的刀長數值作爲刀具長度補償而不需再進行測量。
其次，使用刀具長度作爲刀長補償，可以讓機牀一邊進行加工執行，一邊在對刀儀上進行其他刀具的長度測量，而不必因爲在機牀上對刀而佔用機牀執行時間，這樣可以充分發揮加工中心的效率。這樣主軸移動到編程Z座標點時，就是主軸座標加上（或減去）刀具長度補償後的Z座標數值。
（2）利用刀尖在Z方向上與編程零點的距離值（有正負之分）作爲補償值。這種方法適用於機牀只有一個人操作而沒有足夠的時間來利用對刀儀測量刀具的長度時使用。這樣做當用一把刀加工另外的工件時就要重新進行刀長補償的設定。使用這種方法進行刀長補償時，補償值就是主軸從機牀Z座標零點移動到工件編程零點時的刀尖移動距離，因此此補償值總是負值而且很大。
二、刀具半徑補償：
1.刀具半徑補償的概念正像使用了刀具長度補償在編程時基本上不用考慮刀具的長度一樣，因爲有了刀具半徑補償，我們在編程時可以不要考慮太多刀具的直徑大小了。刀長補償對所有的刀具都適用，而刀具半徑補償則一般只用於銑刀類刀具。當銑刀加工工件的外或內輪廓時，就用得上刀具半徑補償，當用端面銑刀加工工件的端面時則只需刀具長度補償。因爲刀具半徑補償是一個比較難以理解和使用的一個指令，所以在編程中很多人不願使用它。但是我們一旦理解和掌握了它，使用起來對我們的編程和加工將帶來很大的方便。當編程者準備編一個用銑刀加工一個工件的外形的程序時，首先要根據工件的外形尺寸和刀具的半徑進行細緻的計算座標值來明確刀具中心所走的路線。此時所用的刀具半徑只是這把銑刀的半徑值，當辛辛苦苦編完程序後發現這把銑刀不太適合要換用其他直徑的刀具，編程員就要不辭辛勞地重新計算刀具中心所走的路線的座標值。這對於一個簡單的工件問題不太大，對於外形複雜的模具來說重新計算簡直是太困難了。一個工件的外形加工分粗加工和精加工，這樣粗加工程序編好後也就是完成了粗加工。因爲經過粗加工，工件外形尺寸發生了變化，接下來又要計算精加工的刀具中心座標值，工作量就更大了。此時，如果用了刀具半徑補償，這些麻煩都迎刃而解了。我們可以忽略刀具半徑，而根據工件尺寸進行編程，然後把刀具半徑作爲半徑補償放在半徑補償寄存器裏。臨時更換銑刀也好、進行粗精加工也好，我們只需更改刀具半徑補償值，就可以控制工件外形尺寸的大小了，對程序基本不用作一點修改。
2.刀具半徑補償的使用刀具半徑補償的使用是透過指令G41、G42來執行的。補償有兩個方向，即沿刀具切削進給方向垂直方向的左面和右面進行補償，符合左右手定則；G41是左補償，符合左手定則；G42是右補償，符合右手定則，如圖3所示。圖3刀具
半徑補償使用的左右手定則在使用G41、G42進行半徑補償時，應特別注意使補償有效的刀具移動方向與座標。刀具半徑補償的起刀位置很重要，如果使用不當刀具所加工的路徑容易出錯，如圖4所示。圖4刀具半徑補償的起刀位置如果使G42補償有效的過程爲刀具從位置1到2，則銑刀將切出一個斜面如圖4中所示的A－B斜面。正確的走刀應該是在刀具沒有切削工件之前讓半徑補償有效，然後進行正常的切削。如圖4所示，先讓銑刀在從位置1移動到位置3的過程中使補償有效，然後從位置3切削到位置2繼續以下的切削，則不會出現A－B斜面。因此，在使用G41、G42進行半徑補償時應採取以下步驟：☆設定刀具半徑補償值；☆讓刀具移動來使補償有效（此時不能切削工件）；☆正確地取消半徑補償（此時也不能切削工件）。記住，在切削完成而刀具補償結束時，一定要用G40使補償無效。G40的使用同樣遇到和使補償有效相同的問題，一定要等刀具完全切削完畢並安全地推出工件以後才能執行G40命令來取消補償。
三、夾具偏置補償
正像刀具長度補償和半徑補償一樣讓編程者可以不用考慮刀具的長短和大小，夾具偏置可以讓編程者不考慮工件夾具的位置而使用夾具偏置。當一臺加工中心在加工小的工件時，工裝上一次可以裝夾幾個工件，編程者不用考慮每一個工件在編程時的座標零點，而只需按照各自的編程零點進行編程，然後使用夾具偏置來移動機牀在每一個工件上的編程零點。夾具偏置是使用夾具偏置指令G54～G59來執行的。還有一種方法就是使用G92指令設定座標系。當一個工件加工完成之後，加工下一個工件時使用G92來重新設定新的工件座標系。上面是在數控加工中常用的三種補償，它給我們的編程和加工帶來很大的方便，能大大地提高工作效率。
數控技術畢業論文 篇2
1.數控編程與其發展
數控編程是目前CAD/CAPP/CAM系統中最能明顯發揮效益的環節之一，其在實現設計加工自動化、提高加工精度和加工質量、縮短產品研製週期等方面發揮着重要作用。在諸如航空工業、汽車工業等領域有着大量的應用。由於生產實際的強烈需求，國內外都對數控編程技術進行了廣泛的研究，並取得了豐碩成果。下面就對數控編程及其發展作一些介紹。
1.1數控編程的基本概念 數控編程是從零件圖紙到獲得數控加工程序的全過程。它的主要任務是計算加工走刀中的刀位點(cutterlocationpoint簡稱CL點)。刀位點一般取爲刀具軸線與刀具表面的交點，多軸加工中還要給出刀軸矢量。
1.2數控編程技術的發展概況
爲了解決數控加工中的程序編制問題，50年代，MIT設計了一種專門用於機械零件數控加工程序編制的語言，稱爲APT(AutomaticallyProgrammedTool)。其後，APT幾經發展，形成了諸如APTII、APTIII、APT(算法改進，增加多座標曲面加工編程功能) APTAC(Advancedcontouring),APT/SS(SculpturedSurface)等先進版。
採用APT語言編制數控程序具有程序簡煉，走刀控制靈活等優點，使數控加工編程從面向機牀指令的“彙編語言”級，上升到面向幾何元素仍有許多不便之處：採用語言定義零件幾何形狀，難以描述複雜的幾何形狀，缺乏幾何直觀性;缺少對零件形狀、刀具運動軌跡的直觀圖形顯示和刀具軌跡的驗證手段;難以和CAD數據庫和CAPP系統有效連接;不容易作到高度的自動化，集成化。
針對APT語言的缺點，1978年，法國達索飛機公司開始開發集三維設計、分析、NC加工一體化的系統，稱爲爲CATIA。隨後很快出現了象EUCLID，UGII，INTERGRAPH，Pro/Engineering，MasterCAM及NPU/GNCP等系統，這些系統都有效的解決了幾何造型、零件幾何形狀的顯示，交互設計、修改及刀具軌跡生成，走刀過程的仿真顯示、驗證等問題，推動了CAD和CAM向一體化方向發展。
到了80年代，在CAD/CAM一體化概念的基礎上，逐步形成了計算機集成製造系統(CIMS)及並行工程(CE)的概念。目前，爲了適應CIMS及CE發展的需要，數控編程系統正向集成化和智能化方向發展。
在集成化方面，以開發STEP(StandardfortheExchangeofProductModelData)標準的參數化特徵造型系統爲主，目前已進行了大量卓有成效的工作，是國內外開發的熱點;在智能化方面，工作剛剛開始，還有待我們去努力INA 開式衝壓滾針軸承 HN2020 FAG 止推軸承座 BND3234-H-C-T-AF-S TSPW25- INA液壓桿端軸承 GIHRK80-DO QJ244-N2-MPA-C3 FAG 止推軸承座BND3080-Z-T-BL-S KWE15-G3-V4 NUP312-E-TVP2 FAG 球面滾子軸承22214-E1 INA 滾針和保持架組件 K40X45X13 中國機械工程市場上海世邦機器超前發展模式帶動礦山行業新走向機械工程城鎮中國投資推動多點支援工程機械再迎發展良機東盟我市印尼廈門廈工全系列產品赴印尼參展劍指東盟市場瑞安市公司零部件瑞安中建零部件透過ISO/TS16949:2009體系認證機牀瀋陽中國企業瀋陽機牀真相：一場深刻的變革已在內部醞釀今年鋼材新產品目標龍工首季產品銷量全面急增 漲價逾2%缸體柱塞磨損間隙汽車起重機用75泵的修復瀝青磨削工藝磨盤剪切機和磨機在改性瀝青成套設備中的應用.
2.人工智能的發展和應用
近年來，隨着計算機技術的迅猛發展和日益廣泛的應用，自然地會提出人類智力活動能不能由計算機來實現的問題。幾十年來，人們一向把計算機當作是隻能以極快地、熟練地、準確地運算數字的機器。
但是在當今世界要解決的問題並不完全是數值計算，像語言的理解和翻譯、圖形和聲音的識別、決策管理等都不屬於數值計算，特別像醫療診斷要有專門的特有的經驗和知識的醫師才能作出正確的診斷。這就要求計算機能從“數據處理”擴展到還能“知識處理”的範疇。計算機能力範疇的轉化是導至“人工智能”快速發展的重要因素。
2.1人工智能的定義
著名的美國斯坦福大學人工智能研究中心尼爾遜教授對人工智能下了這樣一個定義：“人工智能是關於知識的學科――怎樣表示知識以及怎樣獲得知識並使用知識的科學。”而另一個美國麻省理工學院的溫斯頓教授認爲：“人工智能就是研究如何使計算機去做過去只有人才能做的智能工作。”
這些說法反映了人工智能學科的基本思想和基本內容。即人工智能是研究人類智能活動的規律，構造具有一定智能的人工系統，研究如何讓計算機去完成以往需要人的智力才能勝任的工作，也就是研究如何應用計算機的軟硬件來模擬人類某些智能行爲的基本理論、方法和技術。
人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)是計算機學科的一個分支，二十世紀七十年代以來被稱爲世界三大尖端技術之一(空間技術、能源技術、人工智能)。也被認爲是二十一世紀(基因工程、納米科學、人工智能)三大尖端技術之一。這是因爲近三十年來它獲得了迅速的發展，在很多學科領域都獲得了廣泛應用，並取得了豐碩的成果，人工智能已逐步成爲一個獨立的分支，無論在理論和實踐上都已自成一個系統。
人工智能是研究使計算機來模擬人的某些思維過程和智能行爲(如學習、推理、思考、規劃等)的學科，主要包括計算機實現智能的原理、製造類似於人腦智能的計算機，使計算機能實現更高層次的應用。人工智能將涉及到計算機科學、心理學、哲學和語言學等學科。
可以說幾乎是自然科學和社會科學的所有學科，其範圍已遠遠超出了計算機科學的範疇，人工智能與思維科學的關係是實踐和理論的關係，人工智能是處於思維科學的技術應用層次，是它的一個應用分支。從思維觀點看，人工智能不僅限於邏輯思維，要考慮形象思維、靈感思維才能促進人工智能的'突破性的發展，數學常被認爲是多種學科的基礎科學，數學也進入語
言、思維領域，人工智能學科也必須借用數學工具，數學不僅在標準邏輯、模糊數學等範圍發揮作用，數學進入人工智能學科，它們將互相促進而更快地發展。 從實用觀點來看，人工智能是一門知識工程學：以知識爲對象，研究知識的獲取、知識的表示方法和知識的使用。
2.2計算機與智能
通常我們用計算機，不僅要告訴計算機，要做什麼，還必須詳細地、正確地告訴計算機怎麼做。也就是說，人們要根據任務的要求，以適當的計算機語言，編制針對該任務的應用程序，才能應用計算機完成此項任務。這樣實際上是在人完全控制計算機完成的，是談不上計算機有“智能”。
大家都知道，世界國際象棋棋王卡斯帕羅夫與美國IBM公司的RS/6000(深藍)計算機系統於1997年5月11日進行了六局“人機大戰”，結果“深藍”以3.5比2.5的總比分獲勝。比賽結束了給人們留下了深刻的思考;下棋要獲勝要求選手要有很強的思維能力、記憶能力、豐富的下棋經驗，還得及時作出反映，迅速進行有效的處理，否則一着出錯滿皆輸，這顯然是個“智能”問題。
儘管開發“深藍”計算機的IBM專家也認爲它離智能計算機還相差甚遠，但它以高速的並行的計算能力(2r108步/秒棋的計算速度)。實現了人類智力的計算機上的部分模擬。 從字面上看，“人工智能”就是用人工的方法在計算機上實現人的智能，或者說是人們使計算機具有類似於人的智能。
2.3智能與知識
在20世紀70年代以後，在許多國家都相繼開展了人工智能的研究，由於當時對實現機器智能理解得過於容易和片面，認爲只要一些推理的定律加上強大的計算機就能有專家的水平和超人的能力。
這樣，雖然也獲得一定成果，但問題也跟着出現了，例如機器翻譯當時人們往往認爲只要用一部雙向詞典及詞法知識，就能實現兩種語言文字的互譯，其實完全不是這麼一回事，例如，把英語句子“Time flies like an arrow”(光陰似箭)翻譯成日語，然後再譯回英語，竟然成爲“蒼蠅喜歡箭”;當把英語“The spirit is willing but the flesh is weak”(心有餘而力不足)譯成俄語後，再譯回來竟變成“The wine is good but the meat is spoiled”(酒是好的但肉已變質)。
在其它方面也都遇到這樣或者那樣的困難。這時，本來對人工智能抱懷疑態度的人提出指責，甚至把人工智能說成是 “騙局”、“庸人自擾”，有些國家還削減人工智能的研究經費，一時人工智能的研究進入了低潮。
然而，人工智能研究的先驅者們沒有放棄，而是經過認真的反思、總結經驗和教訓，認識到人的智能表現在人能學習知識，有了知識，能瞭解、運用已有的知識。正向思維科學所說“智能的核心是思維，人的一切智慧或智能都來自大腦思維活動，人類的一切知識都是人們思維的產物。”“一個系統之所以有智能是因爲它具有可運用的知識。”
要讓計算機“聰明”起來，首先要解決計算機如何學會一些必要知識，以及如何運用學到的知識問題。只是對一般事物的思維規律進行探索是不可能解決較高層次問題的。人工智能研究的開展應當改變爲以知識爲中心來進行。
自從人工智能轉向以知識爲中心進行研究以來，以專家知識爲基礎開發的專家系統在許多領域裏獲得成功，例如：地礦勘探專家系統(PROSPECTOR)擁有 15種礦藏知識，能根據岩石標本及地質勘探數據對礦產資源進行估計和預測，能對礦牀分佈、儲藏量、品位、開採價值等進行推斷，制定合理的開採方案，成功地找到了超億美元的鉬礦。
又如專家系統(MYCIN)能識別51種病菌，正確使用23種抗菌素，可協助醫生診斷、治療細菌感染性血液病，爲患者提供最佳處方，成功地處理了數百個病例。
它還透過以下的測試：在互相隔離的情況下，用MYCIN系統和九位斯坦福大學醫學院醫生，分別對十名不清楚感染源的患者進行診斷和處方，由八位專家進行評判，結果是MYCIN和三位醫生所開出的處方對症有效;而在是否對其它可能的病原體也有效而且用藥又不過量方面，MYCIN 則勝過了九位醫生。顯示出較高的水平。
專家系統的成功，充分表明知識是智能的基礎，人工智能的研究必須以知識爲中心來進行。由於知識的表示、利用、獲取等的研究都取得較大的進展。因而，人工智能的研究得以解決了許多理論和技術上問題。
2.4人工智能研究的目標
1950年英國數學家圖靈(ng,1912—1954)發表了”計算機與智能”的論文中提出著名的“圖靈測試”，形象地提出人工智能應該達到的智能標準;圖靈在這篇論文中認爲“不要問一個機器是否能思維，而是要看它能否透過以下的測試;讓人和機器分別位於兩個房間，他們只可通話，不能互相看見。
透過對話，如果人的一方不能區分對方是人還是機器，那麼就可以認爲那臺機器達到了人類智能的水平。圖靈爲此特地設計了被稱爲“圖靈夢想”的對話。在這段對話中“詢問者”代表人，“智者”代表機器，並且假定他們都讀過狄更斯(ens)的著名小說《匹克威克外傳》，對話內容如下：
詢問者：在14行詩的首行是“你如同夏日”，你不覺得“春日”更好嗎? 智者：它不合韻。
詢問者：“冬日”如何?它可完全合韻的。
智者：它確是合韻，但沒有人願意被比作“冬日”。
詢問者：你不是說過匹克威克先生讓你想起聖誕節嗎?
智者：是的。
詢問者：聖誕節是冬天的一個日子，我想匹克威克先生對這個比喻不會介意吧。 智者：我認爲您不夠嚴謹，“冬日”指的是一般冬天的日子，而不是某個特別的日子，如聖誕節。
從上面的對話可以看出，能滿足這樣的要求，要求計算機不僅能模擬而且可以延伸、擴展人的智能，達到甚至超過人類智能的水平，在目前是難以達到的，它是人工智能研究的根本目標。
人工智能研究的近期目標;是使現有的計算機不僅能做一般的數值計算及非數值資訊的數據處理，而且能運用知識處理問題，能模擬人類的部分智能行爲。按照這一目標，根據現行的計算機的特點研究實現智能的有關理論、技術和方法，建立相應的智能系統。例如目前研究開發的專家系統，機器翻譯系統、模式識別系統、機器學習系統、機器人等。
2.5人工智能的研究領域
目前，人工智能的研究是與具體領域相結合進行的。基本上有如下領域; 專家系統,專家系統是依靠人類專家已有的知識建立起來的知識系統，目前專家系統是人工智能研究中開展較早、最活躍、成效最多的領域，廣泛應用於醫療診斷、地質勘探、石油化工、軍事、文化教育等各方面。它是在特定的領域內具有相應的知識和經驗的程序系統，它應用人工智能技術、模擬人類專家解決問題時的思維過程，來求解領域內的各種問題，達到或接近專家的水平。
2.6機器學習
要使計算機具有知識一般有兩種方法;一種是由知識工程師將有關的知識歸納、整理，並且表示爲計算機可以接受、處理的方式輸入計算機。另一種是使計算機本身有獲得知識的能力，它可以學習人類已有的知識，並且在實踐過程中不總結、完善，這種方式稱爲機器學習。
機器學習的研究，主要在以下三個方面進行：一是研究人類學習的機理、人腦思維的過程;和機器學習的方法;以及建立針對具體任務的學習系統。
機器學習的研究是在資訊科學、腦科學、神經心理學、邏輯學、模糊數學等多種學科基礎上的。依賴於這些學科而共同發展。目前已經取得很大的進展，但還沒有能完全解決問題。
2.7模式識別
模式識別是研究如何使機器具有感知能力，主要研究視覺模式和聽覺模式的識別。如識別物體、地形、圖象、字型(如簽字)等。在日常生活各方面以及軍事上都有廣大的用途。近年來迅速發展起來應用模糊數學模式、人工神經網絡模式的方法逐漸取代傳統的用統計模式和結構模式的識別方法。 特別神經網絡方法在模式識別中取得較大進展。
2.8理解自然語言
計算機如能“聽懂”人的語言(如漢語、英語等)，便可以直接用口語操作計算機，這將給人們帶極大的便利。計算機理解自然語言的研究有以下三個目標：一是計算機能正確理解人類的自然語言輸入的資訊，並能正確答覆(或響應)輸入的資訊。二是計算機對輸入的資訊能產生相應的摘要，而且複述輸入的內容。三是計算機能把輸入的自然語言翻譯成要求的另一種語言，如將漢語譯成英語或將英語譯成漢語等。目前，研究計算機進行文字或語言的自動翻譯，人們作了大量的嘗試，還沒有找到最佳的方法，有待於更進一步深入探索。
2.9機器人學
機器人是一種能模擬人的行爲的機械，對它的研究經歷了三代的發展過程： 第一代(程序控制)機器人：這種機器人一般是按以下二種方式“學會”工作的;一種是由設計師預先按工作流程編寫好程序存貯在機器人的內部存儲器，在程序控制下工作。另一種是被稱爲“示教—再現”方式，這種方式是在機器人第一次執行任務之前，由技術人員引導機器人操作，機器人將整個操作過程一步一步地記
錄下來，每一步操作都表示爲指令。示教結束後，機器人按指令順序完成工作(即再現)。如任務或環境有了改變，要重新進行程序設計。這種機器人能盡心盡責的在機牀、熔爐、焊機、生產線上工作。日前商品化、實用化的機器人大都屬於這一類。
這種機器人最大的缺點是它只能刻板地按程序完成工作，環境稍有變化(如加工物品略有傾斜)就會出問題，甚至發生危險，這是由於它沒有感覺功能，在日本曾發生過機器人把現場的一個工人抓起來塞到刀具下面的情況。
第二代(自適應)機器人：這種機器人配備有相應的感覺傳感器(如視覺、聽覺、觸覺傳感器等)，能取得作業環境、操作對象等簡單的資訊，並由機器人體內的計算機進行分析、處理，控制機器人的動作。雖然第二代機器人具有一些初級的智能，但還需要技術人員協調工作。目前已經有了一些商品化的產品。
第三代(智能)機器人：智能機器人具有類似於人的智能，它裝備了高靈敏度的傳感器，因而具有超過一般人的視覺、聽覺、嗅覺、觸覺的能力，能對感知的資訊進行分析，控制自己的行爲，處理環境發生的變化，完成交給的各種複雜、困難的任務。而且有自我學習、歸納、總結、提高已掌握知識的能力。目前研製的智能機器人大都只具有部分的智能，和真正的意義上的智能機器人，還差得很遠。
2.10智能決策支援系統
決策支援系統是屬於管理科學的範疇，它與“知識—智能”有着極其密切的關係。在80年代以來專家系統在許多方面取得成功，將人工智能中特別是智能和知識處理技術應用於決策支援系統，擴大了決策支援系統的應用範圍，提高了系統解決問題的能力，這就成爲智能決策支援系統。
2.11人工神經網絡
人工神經網絡是在研究人腦的奧祕中得到啓發，試圖用大量的處理單元(人工神經元、處理元件、電子元件等)模仿人腦神經系統工程結構和工作機理。在人工神經網絡中，資訊的處理是由神經元之間的相互作用來實現的，知識與資訊的存儲表現爲網絡元件互連間分佈式的物理聯繫，網絡的學習和識別取決於和神經元連接權值的動態演化過程。
多年來，人工神經網絡的研究取得了較大的進展，成爲具有一種獨特風格的資訊處理學科。當然目前的研究還只是一些簡單的人工神經網絡模型。要建立起一套完整的理論和技術系統，需要作出更多努力和探討。然而人工神經網絡已經成爲人工智能中極其重要的一個研究領域。
3.全文總結
人類經過五千的發展進入了基於知識的“知識經濟”。人類社會空前地高速發展。知識是智能的基礎，知識只有轉化爲智能才能發揮作用，知識無限的積累，智能也就將在人類社會起越來越大的作用，更有人提出：知識經濟的進一步發展將是“智能經濟”。
“智能經濟”是基於“廣義智能”的經濟，“廣義智能”包含：人的智能、人工智能以及人和智能機器相結合的“集成智能”。可以想象基於廣義智能的“智能經濟”將比基於知識的“知識經濟”將具有更高的智能水平，更高更快發展速度。