人工智能技術與機械電子工程領域融合研究

（沈陽化工大學，遼寧 沈陽 110000）

關鍵字 人工智能技術 機械電子工程 融合應用

科技水平的飛速發展，已經使我國工業機械從傳統機械水平發展進入到了機械電子時代，而近幾年計算機技術的飛速發展將機械技術的發展帶入了智能化發展階段。[2]隨著人工智能理念的提出到人工智能技術的發展，該技術在機械電子工程領域的融合和應用也日漸廣泛，因此，本文針對當前人工智能技術在機械電子工程領域的發展近況，對當前的應用現狀進行分析與研究。

1 人工智能與機械電子

1.1 人工智能技術的內涵及特點

人工智能是一門綜合性的新型學科，以計算機科學和電子信息學科、數學計算等學科為基礎。人工智能是人基于軟件算法的融合與控制來實現智能化的方法。人工智能技術包含著云計算、大數據處理技術、腦機接口、自動駕駛、神經網絡、自動導航等多種自動化的技術。[3]當前人工智能技術不斷被應用于人們生產與生活各個環節，逐步覆蓋了社會生活的各個領域，推動相關領域信息化進程。[4]人工智能技術的主要特點可以總結為：

（1）智能化。人工智能技術通過對前期經驗數據的整理與分析，建立自主學習模型，通過自主學習的方式構建了高實時性、高效的算法設計來實現設備的智能化運行、智能化檢驗、智能化預測。[5]

（2）減少人的重復性勞動。人工智能技術將人工的重復性操作進行學習，以機器人的方式替代人的重復性勞動，節省了勞動力的同時提升了整體的工作效率，降低了工作失誤率。[6]

1.2 機械電子工程的特點

機械電子工程是以機械工程為設備依托，以硬件制造、結構設計、動力設計等為理論支撐的廣泛應用于各個大型制造企業的工程學科。機械電子工程通常包含了硬件系統和軟件系統兩部分來實現機電一體化的控制。[7]因此，機械電子工程領域中需要對硬件設備及時維護，同時也需要對上層軟件進行不斷更新與迭代，達到更小的工作誤差、更高的操作精度來控制機械設備工作。當前軟件設計關系著機械電子工程的發展進程，軟件程序的開發與設計是機械電子實現智能化發展的重要環節，也是較為困難的步驟。[8]

1.3 人工智能技術與機械電子工程的融合發展

機械電子工程領域的發展需要配備相應的檢測、維護、管理的系統來共同維護，而這個過程依賴于電子信息平臺實現設備與軟件的交互，在進行信息輸入、信息輸出的過程中難免會遇到輸入出錯等問題，這將會引起機械電子設備處于故障狀態無法工作，在工作需求較大的環境中和交互數據量較大的過程中，會增加出錯的機率，造成了工程的經濟損失和效率降低。而人工智能技術的發展，由于其智能化的特點較好的彌補了人為出錯，并且通過應用相關的人工智能技術能夠不斷將交互數據進行記錄與分析，對交互狀態實時監控與處理，能及時的發現問題、預測問題，能夠對機械電子設備的數據信息實現更有效的利用與處理。因此將人工智能技術應用到機械電子工程領域將會是一場歷史性的變革，是社會智能化發展的重要階段。

2 人工智能技術與機械電子工程領域的應用

2.1 虛擬現實技術在機械電子工程領域的應用

虛擬現實技術是一套集跟蹤、觸覺感知、音頻、高性能運算設備、圖像處理設備等設備構成的一套能夠建立虛擬環境的系統，虛擬現實技術是對當前環境所構建的虛擬環境，它源自20 世紀70年代美國科學家研制出的虛擬物體的系統，后來不斷的應用到不同的領域。由于虛擬現實技術構建了人與虛擬世界交互的方式，因此該技術不斷的被應用于數據可視化處理，機械電子領域的仿真系統操作平臺的模擬、遠程協同操作等方面。在高精度的醫療機械設備中，為了實現高精度的手術操作，很多學者提出了基于虛擬現實技術和增強現實技術而搭建的手眼協同操作機器人操作平臺，通過將醫療機器人設備進入手術部位，通過虛擬現實技術或增強現實技術實現對人體內部器官場景的模擬，將計算后得出的結果展示在醫生的屏幕中，醫生通過在遠端操作設備，共同實現手術端設備的移動，通過高精度的控制算法來達到微小的手術操作。[9]

圖1 圖像識別技術圖

2.2 神經網絡技術在機械故障診斷中的應用

在實際工程環境中，當機械設備發生故障時，容易引起事故造成經濟損失，因此近幾年人工智能技術的發展推動了故障診斷方法智能化的趨勢，提升了故障診斷的速度，降低了故障診斷的時間，提高了故障診斷的準確性。所謂機械設備的故障診斷是指根據設備檢測獲取的數據來分析當前系統的工作狀況的方法，傳統的機械故障診斷方法主要依靠信號處理方法根據經驗進行診斷，但是此種方法對于內部結構復雜的機械設備來說很難準確的確定故障發生的位置。[10]

在人工智能領域中的神經網絡技術依靠多層非線性的網絡而搭建，通過對神經網絡不斷的訓練，可以實現自學習。通過學習大量的學習樣本數據特征，構建數據的潛在特征，對設備的典型故障可以進行分類或者預測，該技術的提出不僅降低了設備診斷的成本，也提升了對于復雜機械設備故障診斷的準確性。[11]基于深度學習的機械設備故障診斷方法通過自適應讀取復雜多變的故障數據來實現對設備的診斷，克服了診斷設備種類的差異，減小了由人為干預帶來的測量誤差。

2.3 機器人自動導航與避障技術

在人工智能時代，機器人技術作為機械電子工程領域智能化的產物，也體現了人工智能技術在機械電子工程領域的應用。[12]例如當前提出的除草機器人，在基于機械原理設計的硬件機器人平臺上，設計相關的自動導航的算法，實現除草機器人的自主導航和自主割草操作。許多學者對相關的導航技術進行研究，例如使用多種視覺傳感器設備融合與卡爾曼濾波器共同建立視覺導航系統，通過安裝在設備上的攝像頭實現對實時除草環境的捕捉，通過應用導航算法根據輸入圖像計算構建出機器人所處環境的電子地圖，并根據地圖規劃出機器人的行走路徑，實現自主除草避障的效果。[13]

2.4 圖像識別技術在機械電子工程領域的應用

圖像識別技術是指依靠計算機智能算法來實現對某種特定對象的識別，人工智能技術中通過激光掃射等方式實現對對象的自主判斷。圖像識別技術的發展包括圖像的融合、匹配、目標檢測等多個方面。在機械工程領域中，通過圖像識別技術，可以實現對工作環境的測量，實現對相關生產環節的控制。例如在工業機器人的操作環境中，通過構建圖像識別算法輸入攝像頭中，將攝像頭搭載在機械臂終端，可以實現對目標物體的準確識別與抓取。在自動駕駛環境中，圖像識別技術能夠對車輛行駛的道路前方存在的障礙物體進行識別，并根據算法設計實現自動規避障礙，降低了事故發生的風險。[14]今年疫情期間，各大機場、火車站、超市等人流密集的場所就是運用紅外遙感溫度感知與人工智能圖像識別技術相結合的技術，實現人體溫度的實時監控。

2.5 數據處理技術在機械電子工程領域的應用

數據處理技術是人工智能技術中包含的一種對批量的數據進行處理的技術，也是一種輔助化管理方式。[15]由于信息化技術的發展無時無刻都在產生數據，因此數據處理技術不僅實現了對數據的收集和管理，還能夠建立有用數據和無用數據的評分機制，建立相關數學模型，將有用數據加以利用快速處理和分析。[16]在機械電子工程中通常會基于多種類傳感器搭建機械硬件系統，當設備處于工作狀態時，傳感器實時告訴采集數據，數據處理技術實現了實時對傳感器數據的快速運算過程，增強了系統的實時處理性能，適用于實時性要求較高的場合。在大型制造企業中，需要同時對多類機械設備進行維護，可以通過搭載多種類的傳感器設備實時采集設備的運行時參數和待機時參數等，通過對參數數據的處理與計算實現對設備狀態的整體監測，提升了智能化運維水平。[17]

從虛擬現實技術、神經網絡技術到圖像識別技術，自動導航避障技術再到數據處理技術，人工智能技術的關鍵技術正從不同的方面滲透到機械電子工程領域中來，不斷的實現了軟件設計算法的智能化和設備運行的智能化。[18]因此人工智能技術打破了傳統機械領域的局限性，將信息化的方法引入到硬件設施中來，實現設備的自主控制與運行，提升了設備的工作精度的同時，降低了人員的維護成本。[19]

3 結語

綜合上述分析，多學科交叉、綜合發展也是未來科技發展的方向，人工智能技術將會帶領機械電子工程領域走向新一輪設備自動化、算法智能化的進程，人工智能技術在機械電子工程領域具有廣闊的應用前景與發展前景，因此，科研工作者應該充分發揮人工智能技術與機械電子工程技術的結合，充分利用智能化的優勢，來解決傳統機械電子行業發展所面臨的問題，充分發揮學科交叉的作用，充分的將人工智能技術應用到機械電子工程領域的各個環節，實現技術的相互促進發展，進而推動整體科技水平的提高。[20]