大連理工大學高性能精密制造團隊王永青教授/劉海波教授：智能加工中數據使能技術與應用丨JME封面文章

引用論文

劉海波, 鄧平, 遲慶宇, 劉天然, 劉闊, 李特, 黃祖廣, 劉行健, 薄其樂, STEVEN Y LIANG, 王永青. 智能加工中數據使能技術與應用[J]. 機械工程學報, 2026, 62(2): 407-444.

LIU Haibo, DENG Ping, CHI Qingyu, LIU Tianran, LIU Kuo, LI Te, HUANG Zuguang, LIU Xingjian, BO Qile, STEVEN Y LIANG, WANG Yongqing. Technologies and Applications of Data Enablement in Intelligent Machining[J]. Journal of Mechanical Engineering, 2026, 62(2): 407-444.

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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，大連理工大學高性能精密制造團隊王永青教授/劉海波教授提出涵蓋“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 。本文作為《機械工程學報》2026年第2期的封面文章發表，期望相關工作為研究提供參考。

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行業現狀

智能加工是智能制造的核心環節，其本質在于以數據為核心要素的數據使能。數據使能技術通過獲取加工中可驅動決策、賦能優化、支撐閉環控制的信息與知識，形成“感知-認知-決策-執行”的完整閉環。在航空航天等高端裝備制造領域，基于數據使能的智能加工制造系統正在向自感知、自學習、自決策方向發展，持續推動制造業向智能化、高端化躍升。

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研究難點或瓶頸

為構建更具韌性與泛化能力的智能加工體系，數據使能技術仍面臨三方面難題：闡明多維感知信息統一表征與多場解耦機理，為智能加工感知系統設計提供理論基礎；建立復雜工藝系統時空約束下加工過程動態優化與調控機制，以突破“低延遲-高精度-強魯棒”協同瓶頸；揭示工藝知識生成與動態適配的演化規律，解決小樣本下跨設備/跨工藝的模型泛化能力不足難題。

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展望

未來智能加工系統將發展成為具備自主認知能力與群體智能協同能力的新一代制造系統。數據使能技術需進一步系統整合多模態認知架構、動態聯邦學習、因果推演、云-邊-端協同等技術路徑的核心要素，重點開展多源傳感數據融合的魯棒性與自適應能力提升、自適應數字孿生體的動態進化，以及分布式協同優化的效率與可擴展性突破等研究任務，推動智能加工系統實現從單純數據驅動向“數據-機理-知識”混合驅動的模式演進。

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代表性圖片

作者及團隊介紹

王永青，大連理工大學教授、博士生導師，長江學者特聘教授、國務院政府津貼獲得者。擔任智能制造龍城實驗室執行主任、教育部集成攻關大平臺執行主任、科技部高端數控機床聯盟理事等職務。面向國家重大戰略需求，長期致力于智能制造研究工作，在測量-加工一體化制造理論與技術、裝備在機測量技術、超低溫冷卻加工理論與技術、數控機床精度穩定性和保持性技術等方向取得系列創新成果，解決了國家重大工程中的多項技術難題。近年來，主持國家科技重大專項項目、國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金集成項目/重點項目等20余項。獲國家技術發明一等獎1項（排名4）、國家技術發明二等獎1項（排名2）、國家科學技術進步獎（創新團隊）1項（排名4）等科技獎勵。

劉海波，大連理工大學教授、博士生導師，青年長江學者、遼寧省杰青。擔任高性能精密制造全國重點實驗室副主任、第八屆全國金切標委會副秘書長、《極端制造》與《機械工程學報》青年編委、《計算機集成制造系統》理事會理事等職務。面向航空航天等國家重點領域高端裝備高性能薄壁件高效精密加工需求，主要開展智能加工基礎理論、關鍵技術與專用裝備研制的研究工作，先后獲省部級科技獎勵3項、第十四屆“發明創業獎·人物獎”等獎勵。

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近兩年團隊發表文章

[1] Wang Y, Gao S, Liu H, et al. EMAT-based ultra-thin thickness measurement using a sliding matching method for overlapping waveforms separation[J]. Measurement, 2025: 119866.

[2] Wang Y, Tuo G, Li T, et al. A Lie-Theory-Based Dynamics Modeling Method of Snake-Arm Robot With Virtual Linkage Criterion[J]. Journal of Mechanisms and Robotics, 2025, 17(11): 111011.

[3] Wang Y, He S, Fei Y, et al. Motion-error-free calibration of event camera systems using a flashing target[J]. Optics Express, 2024, 32(15): 26833-26845.

[4] Liu H, Lan T, Li T, et al. Accurate backside boundary recognition of girth weld beads[J]. Robotics and Computer-Integrated Manufacturing, 2025, 92: 102880.

[5] Liu H, Zeng L, Wang C, et al. Force-induced deformation mechanism for cylindrical shell thin-walled parts milling with ice supporting: Modeling and prediction[J]. Journal of Manufacturing Science and Engineering, 2024, 146(4): 041002.

[6] Zeng L, Liu H, Zhang H, et al. Research on precision machining for ultra-thin structures based on 3D in-situ ice clamping[J]. Journal of Manufacturing Processes, 2025, 133: 904-930.

[7] Liu K, Song L, Liu H, et al. Online evolutionary method for mechanism-driven time-varying thermal error model of machine tools[J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2024, 20(12): 13656-13664.

[8] Li T, Zhang G, Li X, et al. Flexible head-following motion planning for scalable and bendable continuum robots[J]. Biomimetic Intelligence and Robotics, 2024, 4(2): 100161.

[9] Bo Q, Wang P, Hou B, et al. Mirror supporting device based on magnetorheological fluid and control strategy based on force signal feedback for mirror milling[J]. Mechanical Systems and Signal Processing, 2024, 212: 111309.

[10] Li X, Liu H, Liu K Z, et al. An improved method for exponential stability analysis of switched delay systems under constrained switching[J]. IEEE Transactions on Automatic Control, 2023, 69(5): 3411-3417.

作 者：劉海波

責任編輯：杜蔚杰

責任校對：張 強

審 核：張 彤

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