機械電子工程中人工智能技術(shù)的有效運用探究

王趙惠子

摘要：人工智能技術(shù)是新時代技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展的產(chǎn)物，已經(jīng)應用于許多領(lǐng)域。人工智能主要是通過對人類智能的模擬和延伸來開發(fā)新產(chǎn)品和新技術(shù)。隨著人工智能技術(shù)的不斷創(chuàng)新，它也可以廣泛應用于機械制造行業(yè)，機械設計和故障診斷，不僅可以降低機械領(lǐng)域的生產(chǎn)運營成本，同時也提高了機械行業(yè)的安全系數(shù)和智能化程度，提高了機械應用的范圍和深度。

關(guān)鍵詞：機械電子工程;人工智能技術(shù);有效運用

一、智能控制工程的工程概述

1.智能控制的概念

現(xiàn)在，在我國科學技術(shù)迅速發(fā)展的背景下，控制工程已經(jīng)成為適應社會生產(chǎn)力發(fā)展的技術(shù)之一，智能化已成為機械和電子工程的必然發(fā)展趨勢。目前，機械和電子工程的知識發(fā)展趨勢非常明顯，機械生產(chǎn)效果和技術(shù)水平的重要改進是重要性能。為了生產(chǎn)安全和監(jiān)督，機械和電子工程中的知識控制工程的應用有助于增加社會利益和保證安全生產(chǎn)。在傳統(tǒng)的控制工程中，計算機技術(shù)的控制理論主要應用于實際技術(shù)，從工程的實際問題的角度出發(fā)，通過強化計算機技術(shù)的使用來進行自動控制。數(shù)據(jù)模型和設定參數(shù)是實現(xiàn)傳統(tǒng)工程控制的構(gòu)建的關(guān)鍵，也是構(gòu)建和應用實際工程中最理想的控制系統(tǒng)的關(guān)鍵。智能控制工程學作為一種新的控制模式，其控制方法與傳統(tǒng)的控制工程學大不相同，主要用于模擬人腦的思考和思考過程，并導入自動控制工程學。智能控制工程學相對于傳統(tǒng)的控制工程學來說有很大一部分優(yōu)點，這些優(yōu)點被人們所認識，應用于各種產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)，最廣泛地應用于機械和電子工程學。

2.智能控制工程的應用

控制工程學和傳統(tǒng)的機械工程學不同。機械電子工程學的設計對象是一個實用的合同，它面臨著自身的核心技術(shù)和各種應用方法，控制工程學通過戰(zhàn)略實現(xiàn)目標操作。其次，控制工程具有卓越的性能，可以解決復雜的問題。通過全面的機械技術(shù)、理論驗證和實際應用，可以獲得理想的效果。

3.控制工程在機械電子工程方向中的應用

智能控制系統(tǒng)在機械和電子工程知識控制系統(tǒng)中的應用是指人工智能和計算機技術(shù)的組合，人工智能模擬的實現(xiàn)和機械和電子工程中特定操作過程的控制。智能機器人可模擬人工操作模式以完成作業(yè)。本研究的目的是知識控制系統(tǒng)模擬人腦的思考模式，實現(xiàn)必要信息的獨立收集工作。因此，在信息化時代的背景下，社會生產(chǎn)的智能是各個產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要趨勢。結(jié)合人工智能特征的智能控制系統(tǒng)有效地應用于社會生產(chǎn)。與以往相比，不僅大大提高了生產(chǎn)效率，減少了手動操作，還可以避免由于操作人員不當造成的錯誤，而且通過智能控制系統(tǒng)，可以嚴格管理生產(chǎn)操作的所有方面，有效地降低了成本。從使用魯棒控制應用的角度來看，所謂的魯棒控制是設計滿足臂軌道要求的控制器。在制造工序中，一般選擇慢模式可變結(jié)構(gòu)控制方法，實現(xiàn)低速可變控制器的控制，選擇H的控制理論來研究穩(wěn)健性控制器，調(diào)整系統(tǒng)控制器的結(jié)構(gòu)。補償控制算法用于確保滑動膜的可變結(jié)構(gòu)和ho。通過控制理論的科學組合，有效地利用控制系統(tǒng)精確控制目標軌道的操作過程，實現(xiàn)了電子和機械工程的良好操作。機械和電子工程學中模糊控制工程學的利用機械工程學的處理流程對于許多步驟和無聊的工作不充分。因此，使用傳統(tǒng)的控制方法直接提高作業(yè)者的工作壓力，選擇構(gòu)建模型的傳統(tǒng)控制方法，自動控制效果往往不好。面對這個問題，研究人員選擇使用模糊控制來處理它。模糊控制的功能是簡化上述復雜問題。

二、人工智能在設備故障檢測中的應用范圍

目前機械設備故障的發(fā)展方向是多元化的，故障原因也更復雜，機械設備的結(jié)構(gòu)也變得更加的精密，不同環(huán)節(jié)之間的聯(lián)系相對比較緊密。所以對于檢修和故障檢測工作來說，也面臨了嚴峻的挑戰(zhàn)，傳統(tǒng)的檢測方式應用的過程當中。那么就可能會造成一些事故，無法進行更加清晰的記錄，也無法得到有效的數(shù)據(jù)。但是利用人工智能的方式就有可以更加精確的進行檢測，不斷的優(yōu)化其中的資源配置，利用系統(tǒng)程序展開相對復雜的計算，也能夠確保各種數(shù)據(jù)也能夠直接的記錄。

1.機械設計與制造

人工智能技術(shù)在機械的設計和制造當中應用也是比較有效的，無論是設計方面的工作還是需要完成的制造工作，都需要將圖紙作為重要的參考標準，除此以外還需要明確的就是機械零部件不同的結(jié)構(gòu)，包括組成這些機械零部件的情況，確保這些零部件之間也能夠彼此磨合共同工作。此外還需要明確零部件的不同尺寸，需得到更加精確的數(shù)據(jù)，確定了各種參數(shù)之后，才能對技術(shù)進行利用，測量各種零部件的具體數(shù)據(jù)，盡量減少在設計應用中出現(xiàn)的誤差狀況，比如說利用智能化的系統(tǒng)，就可以直接展示出來零部件內(nèi)部存在的一些結(jié)構(gòu)，這也借助了網(wǎng)絡技術(shù)的幫助，還可以將復雜的設計內(nèi)容直接轉(zhuǎn)變?yōu)槌绦颉３艘酝馊斯ぶ悄芗夹g(shù)和數(shù)控技術(shù)的結(jié)合也是能夠產(chǎn)生一定效果的，能夠確保設備的故障，得到更加準確的檢測和分析。

2.機械電子工程設備故障檢測

機械電子工程的設備一旦出現(xiàn)了故障問題，就可以利用人工智能技術(shù)及時的對內(nèi)部的結(jié)構(gòu)進行展示，分析內(nèi)部的結(jié)構(gòu)，及時的找出其中存在的故障。人工智能技術(shù)當中的某部神經(jīng)網(wǎng)絡就可以充分的判斷出設備出現(xiàn)的問題，不需要更多的去依賴模型，只要通過更加去有效的檢測，就可以讓人們再次明確故障出現(xiàn)的位置，使得設備能夠穩(wěn)定的運行正常的工作，不可否認在設備運行的時候可能會出現(xiàn)故障問題，那么利用人工智能技術(shù)就可以及時的修復這些故障。人工智能技術(shù)提供相應的故障解決方案以及應急的措施，能夠最大限度地減少損失。

三、人工智能在設備故障檢測中的具體應用

1.人工神經(jīng)理論

人工神經(jīng)理論在目前可以看出是一種典型的算法，數(shù)學模型支持是非常重要的，能夠發(fā)揮主要的作用。依據(jù)的主要是人工神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能方面的技術(shù)手段，并且彼此之間的聯(lián)系是非常緊密的，所以說在現(xiàn)階段通過對于人工神經(jīng)理論的有效應用，能夠確保這些信息能夠吸收的更加及時。人們對于神經(jīng)網(wǎng)絡的科學合理利用，也能夠使得在各個領(lǐng)域當中都能夠普及這一網(wǎng)絡，在開展故障檢測工作的時候，就可以使用人工神經(jīng)理論，將多個神經(jīng)元和故障相互作用的原理進行應用和分析，從而找到出現(xiàn)故障的確切位置。

2.模糊集理論

所謂的模糊及理論是當前應用的理論思維當中，一種常見的方式也是最為基本的一種方式，相對來看這種方式還是比較復雜的，里面涉及到的學科知識內(nèi)容比較多，但是也比較模糊。里面有邏輯學和模糊數(shù)學這兩種比較重要的學科。除此以外，還有一些其他方面的學科，并且這些學科之間的聯(lián)系還非常緊密，但是同樣具備模糊的特點。在這一理論當中，不同的學科需要以集合的方式存在共同進行應用，因此就將多個學科的聯(lián)合叫做模糊及這一理論的隨機性不是很強，主要指的是事物本身存在的概念，相對來說比較模糊，可以分辨模型，計算出模糊數(shù)據(jù)，從而獲得相關(guān)的知識。利用這種方式對故障設備進行檢測，可以及時的對比檢測的結(jié)果以及出現(xiàn)的故障，更好的解決故障問題。

結(jié)束語：

綜上所述，本文闡述了機電工程和人工智能技術(shù)的概念，并分析了兩者結(jié)合和策略過程中存在的問題，從識別技術(shù)、監(jiān)控技術(shù)和控制技術(shù)等方面，如人工智能的應用，在生產(chǎn)和應用的過程中，未來還應更加重視利用人工智能控制技術(shù)來提高工業(yè)生產(chǎn)的準確性，要實現(xiàn)實時監(jiān)控，還應積極完成產(chǎn)業(yè)升級，優(yōu)化人才結(jié)構(gòu)，為我國智能機電工程做出貢獻。

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