智能控制方式
机器人的智能控制是通过传感器获得周围环境的知识，并根据自身内部的知识库作出相应的决策。采用智能控制技术，使机器人具有较强的环境适应性及自学习能力。智能控制技术的发展有赖于近年来人工***网络、***算法、遗传算法、***系统等人工智能的迅速发展。也许这种控制方式模式，工业机器人才真正有点“人工智能”的落地味道，不过也是***难控制得好的，机床，除了算法外，数控机床，也严重依赖于元件的精度。
从控制本质来看，目前工业机器人，大多数情况下还是处于比较底层的空间***控制阶段，线切割机床，没有太多智能含量，可以说只是一个相对灵活的机械臂，离“人”还有很长一段距离的。
②控制硬件上的区別。随着自动控制领域的技术发展，特別是微电子和电力技术的不断更新，伺服控制系统从早期的模拟控制逐步发展到全数字控制系统，并随着伺服系统硬件的软件化，使其控制性能有了更大的提高。驱动元件从早期的晶闸管SCR、大功率晶体管GTR等，发展到现在的智能型功率器件IPM。
在模拟交流伺服系统中，位置控制部分是由大规模集成电路LSI完成的。在全数字的伺服系统中，速度环和电流环都是由单片机控制，KANUC的系统设计将该部分电路设计在系统内部，作为系统控制的一部分（通常称为轴卡，Axes Card），该部分实现了位置、速度和电流的控制。
数控车床加工精度的影响因素 数控车床加工过程中，影响因素较为多样，而伺服控制方法和精度高低，将在很大程度上影响数控车床加工精度，为后续的零件加工埋下安全隐患。就数控车床加工精度来看，影响因素主要包括以下几个方面：①车床几何误差；②车刀几何参数误差；③车床热变形误差；④伺服进给系统误差；⑤刀具磨损误差。 就这些车床加工精度影响因素来看，伺服进给系统误差和车刀几何参数误差是常见的因素，在一定程度上影响着部件的加工质量。当前我国的数控车床加工中，主要是通过伺服电机驱动滚珠丝杠来控制加工位置，而滚珠丝杠的传动误差，则是影响数控车床***精度的主要因素之一。纵观当前我国的数控车床现状，主要是以闭环控制系统为主。在实际作业中，如果伺服电机丝杠反方向运动，不仅会影响到零件加工精度，还会由于空隙的出现导致数控车床空转，而这种误差很难避免[3]。受到外部作用力的影响，运动部件可能出现弹性变形现象，加剧数控车床误差问题的严重程度，无法有效控制数控车床加工精准度。 数控车床在零件加工中，车刀在预设的运动轨迹来切割零件。由于车刀的偏角和圆弧半径，机床，在加工零件时会出现一定的尺寸偏差，而轴向尺寸变化量随着圆弧半径的增加而增加。所以，在零件加工中，轴向位移长度的变化取决于轴向尺寸的调整。在数控车床的零件加工中，需要综合分析轴向尺寸和位移长度，优化编制加工流程。需要注意的是，刀尖距、圆弧半径和零件中心高等参数，将直接影响到零件加工精准度，而数控车床的使用寿命同样取决于对这些参数的把握，其重要性不言而喻。
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