機械電子工程與人工智能的關系探究

摘要：機械電子工程在人們的日常生活中占據十分重要的地位，且隨著科學技術的快速發展，機械電子工程開始面向智能化趨勢發展，為機械電子工程帶來了更多新變化。本文分析了機械電子工程與人工智能的特點，指出了機械電子工程與人工智能之間的關系，并闡述了人工智能技術在機械電子工程中的具體應用。

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；關系

1.機械電子工程與人工智能的特點

1.1機械電子工程特點

一方面是綜合性，機械電子工程期間會使用機械技術、電子技術以及計算機技術，屬于多門學科相結合的復雜工程，因此機械電子工程屬于綜合技術學科。另一方面是多層次性，機械電子工程主要融合了工業產品與生產過程等因素，各學科相互聯系，強調多控制、多參數的層次性與系統性。

1.2人工智能特點

由本質上看來，人工智能主要模擬了人類思維，屬于利用數據處理、知識處理以及數據符號等因素建立的系統。當前人工智能技術已經表現出了信息運算、整合以及控制的作用，可以促進社會各領域的快速發展。

1.3人工智能發展史

1.3.1萌芽階段

17世紀開始，人工智能開始出現，且法國科學家研究了世界上第一部計算器，可以實現加法的機械運算，由此各國科學家開始研究此項技術，使這臺計算器的功能得到全面完善，直至發明第一臺計算機。此階段的人工智能發展較為緩慢，依然處于積累實踐經驗的過程中，為此后的深入發展提供了更多依據。

1.3.2第一個發展階段

1956年，在“侃談會”上，美國人首次提出了人工智能術語。此階段的人工智能主要集中于證明與翻譯方面，其主要的研究任務為人工智能的博弈。

1.3.3挫折階段

在實際研究過程中，隨著人工智能工作的深入研究，人們逐漸發現人工智能在模仿人類思維方面存在很多問題，針對人工智能的研究依然停留于簡單映射方面，邏輯思維方面的發展研究較少。此階段的人工智能得到了一定創新，在理解自然語言、計算機視覺以及專家系統方面取得了重要成績。[1]

1.3.4第二個發展階段

此階段的人工智能研究得到了初步發展，且在1977年第五屆國際人工智能聯合會議之后，人工智能研究開始進入知識基礎的發展階段，且很多知識工程都面向人工智能領域滲透，對人工智能的實際運行起到了重要的推動作用。

1.3.5平穩發展階段

隨著互聯網技術的快速發展，尤其在國際方面的不斷普及，使得人工智能的發展方向發生了一定改變，逐步由單個主體過渡至分布式主體方向。在人工智能工程的應用過程中，人工智能發展受網絡普及的影響較深，可以說，網絡的飛速發展加快了信息社會的快速進步，為信息技術帶來了革命式的改變。在人類進入信息社會之后，人工智能技術在有效處理信息方面具備十分重要的作用，且在模型建立以及故障診斷控制方面，機械電子工程均需要得到人工智能技術的大力支持。

2.機械電子工程與人工智能的關系

機械電子系統運行期間并不穩定，這也增大了機械電子系統在輸入與輸出關系處理方面的難度。且建立規則標準庫、推導數學方程方法以及生成知識系統的傳統方法雖然在數學解析方面具備一定的精密性，但這些傳統的數學方法只可以適用于相對簡單的系統。當前的社會系統十分復雜，因此需要建立可以處理多種信息的工程模型。在處理信息時，人工智能系統存在一定的不確定性與復雜性，由此，解析數學方法正在被以知識為基礎的人工智能信息處理方式所替代。

在人工智能系統建立過程中，主要采用神經網絡系統與模糊推理系統。其中神經網絡系統可以有效模擬人腦結構，并快速分析數字信號，得出具體的參考數值。而模糊推理系統則主要模擬人腦功能，有效分析語言信號。在處理信號的輸入與輸出關系方面，上述兩種方法既存在共同之處也存在各自差異之處。神經網絡系統在儲存信息方面主要采用分布式方法，而模糊推理系統在儲存信息方面主要采用規則方式。由于每個神經元之間具備固定練習，因此神經網絡系統輸入時存在較大的計算量，而模糊推理系統的連接并不固定，因此計算量較小。同時，在輸入輸出的精度方面，神經網絡系統具備較高的精度與光滑的曲面，而模糊推理方式的精確度較低，且呈現出臺階狀。而模糊神經網絡系統充分融合了神經網絡系統與模糊推理系統的功能，有利于信息的合理表達，并為信息處理工作提供了合適的表達空間。除此之外，邏輯推理規則還可以增強節點函數，為神經網絡系統提供了函數連結，最大程度的發揮了神經網絡系統與模糊推理系統的功能。

3.人工智能在機械電子工程中的具體應用

在機械電子工程中，人工智能技術占據十分重要的作用。機械電子工程極易出現故障問題， 而人工智能技術可以自動化控制大型的機械設備。提升了信息系統的精確性，降低了不穩定性。在機械電子工程的建設期間，人工智能系統可以有效模擬人腦結構，有效分析了輸出與輸入信號，在處理數字信息的基礎上提供了可靠的參考值。模糊推理系統主要模仿人類的邏輯思維，利用數字及數字映射方法解析函數程序，并正確分析機械系統發出的數據信號，且此種技術在機械工業數據處理以及自動化控制工作領域得到了全面使用。人工智能的神經網絡系統可以自動識別數據信號，在分析推理后整理儲存至機械電子工程系統中，有效提高了機械電子工程的綜合生產水平與智能化水準。除此之外，應用人工智能化技術可以統一融合相似性部件，在簡化數字運算程序的基礎上提升了機械電子工程系統的運作效率，有效優化了系統函數。，上述神經網絡系統與模糊推理系統均可以利用人工智能技術提高機械工程的生產效率與質量水準，增大了機械的網絡空間結構，全面建立了效率更高的機械運行系統。[2]

結束語

機械電子工程與人工智能之間存在十分密切的聯系，且在機械電子工程中應用人工智能技術，可以全面挖掘機械工業潛力，提高了電子工程領域的發展水平，在一定程度上促進了人工智能技術的快速發展，加快了社會的發展步伐。

參考文獻：

[1]邵宏林，黃國輝，張寧.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].南方農機.2017（03）

[2]唐世波.論人工智能與機械電子工程[J].現代商貿工業.2017（13）

作者簡介：陳勇良，男，23歲，黑龍江工業學院，機械工程系，14級機械設計制造及其自動化專業，在校學生。endprint