2025年智能制造专业期末考试试卷及答案

2025年智能制造专业期末考试试卷及答案考试时间：120分钟满分：100分一、单项选择题（每题2分，共20分）1.工业互联网的核心技术不包括以下哪项？（）A.边缘计算B.5G通信C.区块链D.机械传动2.数字孪生技术在产品全生命周期中应用时，“生产阶段”的核心目标是（）A.优化设计参数B.实时监控与工艺调整C.预测产品失效模式D.模拟用户使用场景3.某智能工厂采用OPCUA协议实现设备互联，其主要优势是（）A.降低硬件成本B.支持多厂商设备互操作C.提升数据加密强度D.简化工业机器人编程4.工业机器人的“工具坐标系”是指（）A.以机器人基座为原点的坐标系B.以末端执行器中心点为原点的坐标系C.以工件固定位置为原点的坐标系D.以车间地面为基准的全局坐标系5.智能传感器与传统传感器的核心区别在于（）A.测量精度更高B.集成数据处理与通信功能C.支持无线供电D.体积更小6.工业大数据分析中，用于预测设备剩余寿命（RUL）的主要算法是（）A.聚类分析B.关联规则挖掘C.时间序列预测D.主成分分析7.智能工厂规划中，“数字主线”的作用是（）A.连接设计、生产、服务的全流程数据B.优化生产线物流路径C.实现机器人与AGV的协同控制D.降低车间能耗8.以下哪项属于离散型智能制造的典型特征？（）A.生产流程连续不可中断B.产品种类多、批量小C.原材料以液体/粉体为主D.主要设备为反应釜、管道9.工业机器人示教编程与离线编程相比，缺点是（）A.编程效率低B.对操作人员技术要求低C.无需实际设备参与D.可模拟复杂路径10.智能制造系统的“自决策”能力主要依赖（）A.高精度传感器B.工业以太网C.AI算法与知识库D.伺服电机二、填空题（每空1分，共15分）1.智能制造的三大核心要素是智能装备、工业软件和__________。2.5G网络在工业场景中的典型时延要求是__________毫秒以内。3.工业机器人的重复定位精度通常用__________（单位）表示。4.数字孪生模型按应用层级可分为物理孪生、__________和系统孪生。5.工业大数据的“5V”特征包括Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）和__________。6.智能工厂的三层架构包括设备层、控制层和__________。7.PLC（可编程逻辑控制器）的工作周期分为输入采样、__________和输出刷新三个阶段。8.工业互联网平台的核心功能是__________、工业数据建模与分析、工业应用开发。9.激光视觉传感器在智能焊接中的主要作用是__________。10.智能制造系统的“自学习”能力通常通过__________技术实现。11.工业机器人的驱动方式主要有液压驱动、气压驱动和__________驱动。12.智能仓储系统中，AGV（自动导引车）的导航方式包括磁导航、激光导航和__________导航。13.工业软件中，用于生产计划与排程的典型软件是__________（英文缩写）。14.预测性维护的核心步骤是数据采集、__________、模型训练与故障预测。15.智能制造标准体系中，ISO62264是关于__________的国际标准。三、简答题（每题6分，共30分）1.简述工业大数据与互联网大数据的主要区别。2.说明数字孪生技术在智能工厂运维中的具体应用场景（至少3个）。3.列举工业机器人选型时需考虑的5个关键参数，并简要解释其意义。4.对比分析“推动式生产”与“拉动式生产”在智能制造中的适用性。5.阐述工业互联网“云-边-端”协同架构的组成及各层功能。四、综合分析题（15分）某汽车零部件制造企业计划建设智能工厂，现有一条传统生产线（包含冲压机、焊接机器人、喷涂设备、检测台），存在以下问题：设备间数据不互通、产品不良率12%（行业平均5%）、换型时间3小时（行业平均1小时）。请设计改进方案，要求：（1）提出设备互联的技术方案（需说明通信协议、硬件部署）；（2）针对不良率高问题，提出基于工业AI的解决思路；（3）针对换型时间长问题，提出柔性化改造措施。五、实践操作题（20分）假设你需用西门子S7-1200PLC控制一台六轴工业机器人（支持PROFINET通信）和一台AGV（支持ModbusTCP）协同完成物料搬运任务（从A点取料→机器人放置到AGV→AGV运输至B点）。要求：（1）绘制系统硬件连接拓扑图（需标注设备、通信接口、协议）；（2）编写PLC控制程序的逻辑流程图（需包含启动条件、机器人取料信号、AGV运输触发、任务完成反馈）；（3）列出调试时需验证的关键参数（至少5项）。参考答案一、单项选择题1.D2.B3.B4.B5.B6.C7.A8.B9.A10.C二、填空题1.工业互联网2.103.mm（毫米）4.行为孪生5.Veracity（真实性）6.企业层7.用户程序执行8.设备接入与管理9.焊缝跟踪与偏差补偿10.机器学习11.电动12.视觉13.APS14.特征提取15.企业控制系统集成三、简答题1.工业大数据与互联网大数据的区别：（1）数据来源：工业数据多来自传感器、PLC等设备，互联网数据多来自用户行为；（2）数据类型：工业数据以时序、结构化数据为主，互联网数据包含文本、图像等非结构化数据；（3）时效性要求：工业数据需实时处理（如设备控制），互联网数据多为批量处理；（4）价值密度：工业数据单条价值高（直接关联设备状态），互联网数据需海量挖掘；（5）安全要求：工业数据涉及生产机密，安全等级高于互联网数据。2.数字孪生在智能工厂运维中的应用场景：（1）设备健康管理：通过物理孪生模型实时监测设备振动、温度，预测故障并提前维护；（2）工艺优化：在行为孪生模型中模拟不同工艺参数（如焊接电流）对产品质量的影响，选择最优参数；（3）产线仿真：在系统孪生模型中模拟订单波动、设备停机等异常场景，优化生产排程；（4）人员培训：通过数字孪生系统虚拟操作设备，降低实操风险。3.工业机器人选型关键参数及意义：（1）负载能力：决定可搬运的最大物料重量；（2）工作范围（臂展）：影响覆盖的作业区域；（3）重复定位精度：影响装配、焊接等高精度任务的质量；（4）最大速度：关系生产效率（如搬运节拍）；（5）自由度：决定可完成的复杂动作（如六轴机器人可实现空间任意姿态）。4.推动式与拉动式生产的适用性对比：推动式生产（基于预测的MRP计划）适用于需求稳定、产品标准化程度高的场景（如汽车标准件），但易导致库存积压；拉动式生产（基于实际订单的JIT模式）适用于需求波动大、定制化程度高的场景（如高端装备），可降低库存但对供应链协同要求高；智能制造中常结合两者，通过工业互联网实时采集订单与库存数据，动态调整推动/拉动策略（如“按库存生产+按订单装配”）。5.工业互联网“云-边-端”协同架构：（1）端层：包括传感器、PLC、工业机器人等设备，负责数据采集与本地简单计算（如滤波）；（2）边缘层：部署边缘计算网关，完成数据预处理（如协议转换）、实时控制（如设备报警）、轻量级模型推理（如设备状态分类）；（3）云层：基于工业互联网平台，进行大数据分析（如长期设备健康趋势）、全局优化（如跨工厂排产）、AI模型训练（如预测性维护模型）；协同逻辑：端层上传数据至边缘层，边缘层处理后按需上传至云层，云层将优化策略下发至边缘层或端层执行。四、综合分析题（1）设备互联技术方案：-通信协议：采用OPCUA（统一架构）实现多设备互操作（冲压机、焊接机器人等可能来自不同厂商），搭配5G或工业以太网（如PROFINET）保证实时性；-硬件部署：为每台设备加装工业网关（如研华UNO系列），支持多协议转换（如将ModbusRTU转为OPCUA）；在车间部署5G小基站（覆盖盲区）和工业交换机（冗余环网），确保网络可靠性；-数据流向：设备→网关→边缘服务器（存储实时数据）→工业互联网平台（存储历史数据）。（2）降低不良率的工业AI方案：-数据采集：在焊接、喷涂环节加装视觉传感器（如基恩士CV-X系列）和力传感器（如ATI六维力控），采集焊缝图像、喷涂压力等数据；-特征提取：通过卷积神经网络（CNN）提取焊缝缺陷特征（如气孔、裂纹），通过时序分析提取喷涂压力波动特征；-模型训练：构建分类模型（如XGBoost），输入特征数据，输出不良类型（如焊接不良、喷涂不良）；-闭环控制：模型识别到异常时，实时调整焊接电流或喷涂流量（通过PLC发送指令至设备），并记录优化参数至工艺知识库。（3）换型时间柔性化改造措施：-模块化设计：将模具、夹具改为快换结构（如气动手爪+定位销），换型时仅需更换模块而非整体设备；-数字孪生预调试：在换型前通过数字孪生模型模拟新模具的安装位置、机器人路径，提前调整程序（减少现场调试时间）；-自动校准：加装激光测距传感器（如SICKLMS511），换型后自动测量模具位置偏差，机器人自动补偿路径（替代人工示教）；-标准化接口：统一设备控制接口（如PLC程序预留换型参数输入变量），通过HMI（人机界面）输入产品型号即可调用对应工艺参数。五、实践操作题（1）硬件连接拓扑图：```[PLCS7-1200]│├─PROFINET接口──[六轴机器人]（支持PROFINET）│└─网口（ModbusTCP）──[AGV控制器]（支持ModbusTCP）注：PLC通过交换机连接机器人与AGV（冗余设计），另需连接HMI（人机界面）用于操作监控。```（2）PLC控制程序逻辑流程图：启动条件：HMI按下“开始”按钮→检测机器人原点（信号1）、AGV在A点（信号2）→满足则进入取料阶段；取料阶段：PLC发送“取料”指令至机器人→机器人移动至A点取料→完成后发送“取料完成”信号至PLC；运输阶段：PLC发送“运输至B点”指令至AGV（Modbus寄存器写入目标坐标）→AGV启动