摘要

本文系统研究了工程机械系统从传统控制向自动化、智慧化发展的技术路径与应用实践。通过分析自动化控制技术的演进历程，梳理了当前主流控制系统的技术架构与特点；深入探讨了人工智能、物联网、数字孪生等新兴技术在工程机械智慧化中的应用现状；结合典型应用案例，验证了智慧化转型带来的显著效益；最后对行业未来发展趋势进行了前瞻性研判。研究表明，工程机械智慧化发展将重塑传统作业模式，提高施工效率30%以上，降低能耗20%左右，并为远程运维、自主作业等创新应用奠定基础。

关键词 工程机械；自动化控制；智慧化；人工智能；物联网；数字孪生；远程监控

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着"新基建"战略的深入推进和"双碳"目标的提出，工程机械行业正面临转型升级的关键时期。传统工程机械存在能耗高、效率低、安全隐患多等问题，自动化控制与智慧化发展成为行业突破瓶颈的必然选择。根据中国工程机械工业协会数据，2022年我国工程机械智慧化率仅为35%，与发达国家60%的水平相比仍有较大差距。

1.2 研究内容与方法

本研究采用文献分析、案例研究和实地调研相结合的方法，重点分析：

自动化控制技术的历史演进与现状

智慧化发展的关键技术体系

典型应用场景与实施效果

行业面临的挑战与发展趋势

二、工程机械自动化控制技术发展

2.1 技术演进历程

2.1.1 机械液压控制阶段（1950-1980）

采用纯机械传动和液压系统

控制精度低，响应速度慢

代表产品：第一代液压挖掘机

2.1.2 电液控制阶段（1980-2000）

引入电子控制单元（ECU）

实现基本自动化功能

典型案例：卡特彼勒E系列挖掘机

2.1.3 智能控制阶段（2000至今）

应用PLC、CAN总线技术

实现多系统协同控制

代表产品：三一SY365智能挖掘机

2.2 现代控制系统架构

三、工程机械智慧化关键技术

3.1 智能感知技术

3.1.1 多模态传感器融合

惯性测量单元（IMU）

激光雷达

视觉传感器

压力/温度传感器

3.1.2 环境感知系统

三维场景重建

障碍物识别

工况判断

3.2 智能决策技术

3.2.1 基于深度学习的控制算法

卷积神经网络（CNN）用于图像识别

强化学习（RL）用于动作优化

数字孪生用于虚拟调试

3.2.2 自主作业系统

路径规划

自动避障

多机协同

3.3 物联网与远程运维

3.3.1 设备互联架构

5G通信模块

边缘计算节点

云平台接入

3.3.2 预测性维护

故障诊断模型

剩余寿命预测

维护策略优化

四、典型应用案例分析

4.1 三一重工智慧矿山解决方案

4.1.1 系统组成

18台无人矿卡

5台智能挖掘机

中央控制平台

4.1.2 实施效果

作业效率提升40%

燃油消耗降低25%

实现24小时连续作业

安全事故降为零

4.2 徐工集团桥梁检测机器人

4.2.1 技术特点

多自由度机械臂

高清视觉检测

AI缺陷识别

自动生成检测报告

4.2.2 应用价值

检测效率提高5倍

检测成本降低60%

避免了人工高空作业风险

五、发展挑战与对策

5.1 关键技术瓶颈

5.1.1 核心零部件依赖进口

高端液压件进口率>70%

精密传感器进口率>60%

5.1.2 软件算法短板

工业软件国产化率不足30%

智能算法场景适应性差

5.2 行业应用障碍

5.2.1 改造成本高

单台设备智慧化改造成本约50-80万元

投资回收期3-5年

5.2.2 人才短缺

复合型人才缺口率达45%

企业培训投入不足

5.3 发展对策建议

5.3.1 技术突破路径

建立产学研联合攻关机制

重点突破液压元件、专用芯片等"卡脖子"技术

5.3.2 产业支持政策

提供设备改造补贴

建设行业测试验证平台

完善标准体系

六、未来发展趋势

6.1 技术融合创新

数字孪生深度应用

元宇宙技术引入

量子计算赋能

6.2 商业模式变革

设备即服务（DaaS）

共享租赁平台

按作业量计费

6.3 行业生态重构

跨界融合加速

新型供应链体系

全球化协同发展

七、结论

工程机械系统的自动化控制与智慧化发展正在深刻改变传统施工方式。研究表明，通过智能感知、自主决策和远程运维等技术的综合应用，可实现施工效率提升30%以上，能耗降低20%左右。然而，行业仍面临核心零部件依赖进口、改造成本高、人才短缺等挑战。未来，随着5G、人工智能等技术的深度融合，工程机械将向全自主作业、云协同控制等方向发展，最终实现"无人化"施工的愿景。