現代人工智能技術在機械電子工程中的應用

于浩

摘要：如今，世界經濟高速發展，人們對高新技術的研究也比以前更為廣泛。在這種大背景下，半導體技術以及機械電子工程的發展也開始跟上時代的步伐，并且后者的應用也開始變得無處不在，逐漸朝著人工智能的方向前進。伴隨著高新技術與其的完美融合，智能化的層次也有了明顯的提升。該文主要的研究對象是機械電子工程和人工智能之間存在的聯系，闡述了人工智能在機械電子工程的應用，有利于在機械電子工程中更好的應用人工智能技術。

關鍵詞：機械電子工程;人工智能;應用

1人工智能技術概述

目前人工智能技術可以代替部分人腦的功能。除此以外人工智能技術不僅能滿足于科學和工程的復雜計算，還可以對各種經驗進行學習，對于同一類問題解決的經驗中，獲取知識學習策略，從而在遇到類似問題時，運用相關的知識和經驗來解決實際問題，這樣的功能被稱之為連續型學習。基于連續學習技術，人工智能可以從經驗中總結相關的規律，繼而創造新知識，使得計算機在學習和實踐方面，不再僅僅依賴于經驗的積累，更可以實現從量變到質變的科學探索。

2機械電子工程的概念及特點

機械電子工程主要是指機械工程領域中自動化的應用，概括來說就是“機電一體化”。其涉及的領域較多，例如電子;機械化;信息處理;電氣自動化;自動控制科學及材料科學等相關學科。從我國的機械電子工程發展來看，主要分為三個階段：第一個階段是以手工和人工生產為主的萌芽階段。第二個階段就是通常提到的機電一體化階段。在這個階段只有一些科技實力先進，經濟實力雄厚的企業有能力進行機械自動化改革，實現機械化生產。第三個階段是以智能化為特征的階段。智能化是當前科技革命的核心內容，隨著科學技術的不斷發展，以及信息技術的飛速發展，人類正在步入電子信息時代，在信息化的社會生產中，人工智能技術將普遍應用于機械電子工程領域[1]。

3機械電子工程和人工智能關系研究

3.1人工智能具有補足性

一般的機械電子工程還是利用模塊來進行設計，所以才能表現出多樣化的功能特點，當然這也不利于電子工程的優化延伸。遇到這樣的情形時，首先要合理調用人工智能的相關推理系統，來幫助機械工程更好的發揮自身的綜合功能，高效達成目標。當前時期，機械工程自身建立的模型系統可以說是了最優秀的智能技術，可以獨當一面地進行全套生產。值得重視的是，系統首先模擬了人類的神經系統，然后利用技術對計算機進行仿造人類的神經系統形成智能化，這種人工智能形式往往水平并不低，另外也不會十分依賴人工操作，機械工程能夠實現自動化的冤愿望，也讓個模塊的性能最優化，最終達到智能實時連接工業完成生產

3.2創新生產模式，注重個性化生產

通常情況下，傳統流水化生產過程中，大部分商品均選擇了統一的標準，從而導致產品呈現出單一化、片面化的特點，如今隨著經濟社會的不斷發展，簡單的商品使用已經無法滿足人們的基本需求，并倡導商品的個性化發展，以期更好地凸顯商品自身的獨特性。在傳統流水線生產模式下，現有的標準商品已經無法滿足人們的基本需求，而隨著人工智能技術的應用，不僅可以推動機械電子工程的變革，而且還注重個性化生產，以期更好地滿足人們的基本需求[2]。

3.3工智能彌補了機械系統不夠準確的缺陷

就其模塊設計這一塊，數據最好的狀態就是高準確度。然而，系統各項功能的達成，各項數據都會變動。因此，一定要及時更新系統所需的數據信息，準確的數據才能維持系統的運行良好，還可以讓系統獲得高精準化的控制體驗。機械工程無法滿足此類需求時，人工智能模擬神經系統就有利于實現更優化、更精準的系統控制。

4人工智能技術在機械電子工程中的應用

4.1改善機械電子系統信息的精準性

機械電子系統具有不穩定性，且生產過程中的工況條件各不相同，輸入信息類型多且體量大，客觀上導致了無法準確地描述機械電子系統的輸入與輸出對應關系，傳統方式包括建立規則庫、學習形成知識以及數學公式等三種方式，三種方式各有優缺點，如傳感器傳遞來不同類型的輸入信息，而且信息經常具有模糊性，傳統方式下就需要建立多種分析系統對信息類型加以區分加工。此時可考慮利用人工智能技術對此類信息進行高效識別，人工智能中的人工神經網絡以及模糊推理系統可以處理海量模糊信息。例如人工神經網絡模擬人腦構造，透過收集到的數字信號對相關資源進行參數分析，此模式可以有效提升語音信號的處理。而模糊推理系統，通過建立模糊語言、模糊邏輯等，對語音信號進行有效分析，保證信息源的準確性，進而提升數據處理的效率與精準度，最終提升生產效率，降低生產成本。

4.2故障診斷及維修功能

人工智能技術能夠方便和快速查地找機械電子工程的各項故障，只要在人工界面接口輸入相關機械的監測數據就能自動尋找出故障點，而運用人工智能技術的機械設備故障診斷不僅效率高，而且診斷比較精確。目前常見的人工智能故障診斷技術主要有基于規則推理、基于案例推理和基于故障診斷等三種方法。例如，機械化電子工程在運行過程中常因為運行等種參數不穩定性導致信息的輸入、輸出或處理錯誤，特別是信息處理量大的時候，電子信息系統經常會出現系統性失誤、對于這種情況，人工智能技術故障診斷系統可以快速診出結論，并由解釋器向用戶解釋故障診斷的推理過程及依據。

4.3能夠對于數據進行分析

目前，人工智能技術已經在機械電子工程中得到了較為廣泛應用，在模糊推理以及邏輯思維的幫助下機械電子工程產品質量也有所改善。運用人工智能進行機械電子工程數據分析，可以在較短的時間內完成計算工資，提升了計算的嚴謹性，并且可以借助于邏輯思維進行展示。人工智能技術還可以以計算的手段對于信息開展存儲，使操作更加的方便快捷。但是，將數據分析作為基礎的人工智能技術，在發展的過程中還存在著一些問題，需要相關人員及時采取措施進行解決。人工智能技術的運用還能夠提高機械電子工程的生產效率，并不斷提高產品的合格率[3]。

4.4開展對象識別

將人工智能技術應用到機械電子工程之中，可以借助于自動識別技術以及激光掃描技術，對于操作進行分析，從而更加合理的開展操作。自動識別主要是通過計算機智能技術達成的。而借助于激光掃描，可以較為有效的提升數據分析精準程度。但是，在開展對象識別的過程中，很可能會被多個因素影響，導致出現變化。因此，在之后開展人工智能對象識別的過程中，應該合理的對于環境參數進行設定，保障各個操作的順利開展，提升其精準程度。

5結語

現階段我國社會經濟與科學技術發展較快，機械化工程在當前社會生活中廣泛應用。從當前人工智能發展現狀來看，智能技術存在于現代社會生活各個領域，其中應用較多的是神經網絡系統與模糊推理系統。目前機械電子工程領域廣泛應用人工智能技術，推動了機械電子工程領域的全面發展。在未來社會發展過程中，隨著科學技術的全面發展，社會生產生活智能化水平將不斷提升，世界將更加美好。

參考文獻：

[1]楊亞寧.人工智能技術在機械電子工程領域中的運用價值[J].輕紡工業與技術，2020，49（06）

[2]人工智能技術在機械電子工程領域的應用[J].夏再鵬，劉曉亮，馬良花，王慶波，孫華魁.南方農機.2019（18）

[3]楊智博.機械電子工程與人工智能技術的結合性管窺[J].時代農機，2020，47（3）：28-29+31.