本文讨论了如何 神经形态工程在生物学的启发下，可以开发出从经验中学习的制造机器，从而自主地进行实时调整和优化。探索的主要概念包括尖峰神经网络、 STDP以及大脑启发算法在工具状态监测、过程控制和柔性生产等方面的应用。此外，还回顾了这一新兴领域面临的挑战和未来的潜力。

自适应制造的神经形态工程

什么是神经形态工程？

神经形态工程是工程研究的一个分支，其主要目标是在时空性能和即时适应能力方面模仿生物神经网络制造电子产品。神经形态工程系统最初借鉴自生物学，旨在实现高效率、近乎最佳的灵活性和高度的操作自主性。这些系统不是通过编程来实现的，而是像人脑一样通过经验来学习和适应。

神经形态工程的一个关键概念是，将计算和记忆结合在并行运行的紧凑型低功耗模拟电路中，类似于生物神经元和突触。在这些 "类神经 "电路中，通过交叉和修改突触强度，并采用无监督或强化学习的方式来识别和管理数据。尖峰神经网络是计算框架实现的编程模型类型，是描述信息如何在这些受大脑启发的电路中呈现和聚集的一种方式。

传统 CNC 系统的缺点

如今，大多数计算机数控（CNC）制造设备都是基于预定义的步骤序列，以脚本模式精确加工特定几何形状。然而，这种模式存在僵化的问题，因为它无法处理加工过程和环境中的不确定性或变化。传统的 CNC 系统有预先确定的程序和参数，不会根据实时反馈而改变。

切削工具的意外磨损、材料性能的波动或机械部件的误差等问题往往需要人工干预才能解决，从而导致停机和生产率降低。传统系统也不太适合涉及复杂有机形状的新应用，或使用同一台机器对不同产品系列进行即时精密制造。我们需要能够感知环境、持续学习最佳行为并实时自主调整加工策略的制造技术。

神经形态方法如何提供帮助

神经形态工程方法旨在解决传统的 数控 通过开发受大脑启发的自适应制造技术，该技术可用于制造和加工各种机械系统。关键概念包括分布式并行计算；从传感器反馈中持续在线学习；针对特定制造任务不断演化的表征；以及加工策略和刀具路径的自主生成和改进。

神经形态的 "学习机器 "可以利用力/扭矩传感、计算机视觉和热成像等多种传感模式，持续监控加工过程，并检测和响应变化。利用尖峰电路实现的大规模神经网络可以有效地学习与控制参数、传感器数据和工件/环境相关特征有关的非线性模型。这种表征将提供归纳以往经验的能力，并针对新情况自主确定稳健和优化的行为，而无需长时间重新编程。

这种现代神经启发式制造方法有望彻底改变精密加工。通过实时自主适应和直接从经验中学习，它有望实现更加灵活、敏捷的生产，并减少停机时间。其应用可包括机上探测、自主刀具更换/维护、未知几何形状的及时加工以及智能故障恢复，从而大大提高未来 "大脑增强 "制造系统的灵活性和生产率。

大脑启发的自适应工具状态监测与控制

基于 STDP 的工具状态监测

神经形态工程的一个关键应用是在以下过程中进行自适应工具状态监测和控制 数控加工工艺.尖峰定时可塑性（STDP）是一种神经科学学习规则，它能以在线、连续的方式，直接从传感器数据中无监督地学习切削工具的状态。STDP 模拟大脑中的突触可塑性，通过逐步加强以精确时间顺序发射的神经元之间的连接。

当应用于数控系统时，基于 STDP 的电路实施尖峰神经网络，可通过实时处理来自振动、声发射或电机电流传感器的尖峰序列，学习健康和退化切削性能的不同模式所蕴含的模式和特征。随着时间的推移，该网络将根据实际经验自主开发出刀具磨损或故障的专门表征，而无需预先标记训练数据。这些学习到的知识可用于生产过程中的智能闭环刀具状态监测。

实时参数调整

除了检测刀具故障，STDP 学习还能实现认知闭环控制策略。如果在加工过程中使用神经形态硬件进行在线实施，动态更新的刀具状态神经网络表征可自动驱动对切削参数（如进给速度、主轴转速、切削深度和冷却液流量）的实时补偿调整。

这将使自我优化控制算法能够积极应对与磨损相关的性能下降，并在刀具几何形状逐渐变差时流畅地转换加工操作，最终将刀具推向其最长寿命，而无需过早停止更换刀片。这种受大脑启发的技术可提供更高效的自主自适应 CNC，即使刀具随着时间的推移逐渐变钝，也能持续保持高质量的加工效果。

加工工艺的自我优化

除了单个工具或参数外，包含各种传感器流的大型神经形态网络还有可能开发出整体认知模型，并从头开始自主优化整个制造流程。经过多次重复循环，这种大脑增强型机器可能会发现以前未知的策略、序列和控制策略的最佳组合，这些策略、序列和控制策略可进行稳健的自我组织，以最大限度地提高吞吐量、产量和零件质量--即使在复杂的现实世界生产场景中也是如此。这为未来实现真正自主、自我优化的工厂铺平了道路。

利用尖峰神经网络进行事件驱动加工

尖峰神经网络（SNN）的架构和计算模型都受到大脑的启发，非常适合利用神经形态硬件控制认知制造系统。尖峰神经网络使用尖峰或脉冲来表示和处理信息，与生物神经元非常相似。这种事件驱动方法为并行、低功耗制造技术带来了新的可能性。

加工系统的 SNN 架构

在用于数控应用的神经形态芯片上实现的 SNN 中，单个 "神经元 "可代表主轴转速等真实或隐藏的机器状态、单个传感器值或从数据中抽象出的学习特征。相互连接的神经元群组成网络，实时处理来自传感器的尖峰事件，计算控制响应。

例如，SNN 可以将检测工件特征的视觉处理神经元与控制刳刨机各个轴的运动控制神经元联系起来。递归连接允许上下文和时间序列影响行为。该架构自然支持并行分布式计算，并针对在线增量操作进行了优化。

神经形态路由器中的异步通信

利用地址-事件表示法，基于异步脉冲的 SNN 方法非常适合神经启发路由器中传感器、嵌入式处理器和电机之间的高速节能通信。通过发出信息事件信号而不是连续同步采样，可以最大限度地降低带宽利用率。

在触觉传感方面，刀具力可以触发通过网络传播的峰值，从而在故障发生前更新加工策略或切换刀具。这种事件驱动模型允许 SNN 在微秒时间尺度内选择性地处理最突出的信息，以实现实时闭环控制。

高能效并行处理

与冯-诺依曼架构相比，在神经形态硅片上大规模并行化的 SNN 可以实现极其高效的低功耗运行。基于事件的现场学习规则（如 STDP）可支持持续的增量自主学习，而无需消耗片外内存或功耗。总之，这种神经形态方法可实现大脑启发计算，优化未来认知制造系统中的并行实时感知处理、决策和控制。

利用神经形态技术扩大脑启发制造规模

虽然在将神经科学概念应用于机械方面取得了可喜的进展，但要将这些方法推广到成熟的认知制造系统中，仍然面临着重大挑战。要充分利用神经形态计算的持续指数级进展，若干研究和标准化领域至关重要。

标准化和互操作性

一个关键的障碍是开发标准化的接口和协议，使传感器、控制器和执行器等神经形态组件能够与现有工业设备无缝集成。遵循 EtherCAT、PROFINET 或 OPC UA 等协议的开放式平台和模块对于生产环境中神经启发设备与传统自动化设备之间的互操作性至关重要。

不同供应商的神经形态芯片采用通用的数据表示和应用程序接口规范，这也将加速技术转让，并加快大脑增强控制在需要可预测和稳健性能的混合临界生产环境中的应用。

与传统控制器集成

在可预见的未来，认知子系统可能需要与传统的数字和逻辑控制器进行合作与协调。在共同设计混合控制架构，平衡自主性、实时约束和安全性方面存在挑战。先进的虚拟调试和数字孪生系统将有助于验证神经形态控制器能否正确、安全地与可编程逻辑控制器一起运行。

算法和硬件开发

在技术方面，需要开发更复杂的学习算法、更好的强化和分层问题公式，以及针对制造数据集的新型无监督模型。定制的神经形态加速器和集成电路可通过高并行性和现场学习来实现这些算法，这将扩大可解决实际神经形态制造问题的范围。

克服这些跨学科挑战将推动科技进步，实现真正的认知生产系统，在工业规模上以生物智能的灵活性、自主性和高效性运行。标准化工作有助于加速向大脑启发的 "神经形态制造 "新时代过渡。

结论

总之，神经形态工程为制造业注入了生物系统中的自适应和认知能力，为制造业带来了巨大的变革前景。受大脑从经验中学习和归纳知识的能力启发，神经形态方法有助于克服传统数控系统的许多局限性。尖峰神经网络和模仿神经可塑性的算法等技术已经开始证明，我们可以开发出真正的智能机器，能够自主监控工具状态、调整流程，并根据实时反馈不断自我完善。

然而，要实现脑启发制造概念所蕴含的目标，需要开展大量国际合作，以解决建立统一标准和有效硬件、开发算法以及将系统集成到传统制造自动化系统等问题。最近，纳米技术、材料科学和脑启发计算的逐步发展正在逐步但肯定地为实现大规模神经形态设置打开新的大门，这些设置能够为实际应用提供必要的并行性和能效。随着技术的进步，神经形态工程有可能成为未来通过自主机器实现灵活智能制造的关键因素。

常见问题

问：神经形态工程与传统的计算机控制制造有何不同？

答：与预先编程的传统数控系统不同，神经形态方法使用模拟电路和学习算法，使机器能够持续监控环境、实时适应，并根据经验而非编程独立优化行为。

问：是否有公司正在研究神经形态制造技术？

答：BrainChip、Knowm 和 Anthropic 等几家初创公司正在开发神经形态芯片和系统。西门子、IBM 和英特尔等工业巨头也在开展研究项目，探索大脑启发计算在制造质量控制、装配和预测性维护方面的应用。

问：神经形态技术何时开始广泛应用于制造业？

答：解决硬件、算法、集成和标准化方面的挑战仍需要 5-10 年的时间。实时流程监控和优化等狭义应用可能会在未来 3-5 年内出现。但要真正实现完全由神经形态系统驱动的认知型自主制造，可能还需要 10-20 年的时间，有待于不断进步。