人工智能技术在机械电子工程领域的应用

【摘 要】现阶段，随着社会的发展，我国的工程技术的发展也越来越完善。21世纪，人工智能技术日渐趋向成熟。在中国，人工智能产业的发展变化更是明显，包括智能芯片与信息处理在内的多项科学技术在世界上都算得上是先进的水平。其中，机械电子工程从能量连接发展到信息连接，进入了一个全新的领域，因而，要在愈发激烈的行业竞争脱颖而出，相关的企业就必须以提升人工智能技术为发展核心，加大工程智能控制力度，从而促进企业本身的发展，创造更大的经济价值。

【关键词】人工智能技术；机械电子；工程领域；应用

现如今，每一个国家都特别注意机械电子工程的发展，只有提升了机械电子工程的水平，才能提高本国的生产力竞争水平。随着科技的进步，人工智能得到了实现以及快速发展，它的实现是各个学科的交叉综合，并将这些与机械电子工程进行了有机结合，使得近年来，各个国家高度重视机械电子工程的发展，以提升本国的生产力竞争水平。人工智能是科学技术不断发展的产物，也是各个学科交叉综合之后的成功尝试，将其融入到机械电子工程中，能够提高机械电子的工作效率。机械电子工程是传统机械工程与现代电子工程的有机结合，随着人工智能技术的不断发展，机械电子工程由传统的能量连接向信息连接转换，进入到了一个新的发展领域。机械行业竞争日益激烈，为了在激烈的競争中取得胜利，机械电子工程企业需要不断提高智能控制水平，加强对人工智能技术的研发，以取得更多的经济效益。

一、机械电子工程的相关概念

进入二十世纪，机械电子工程学科开始出现，它是由机械工程与电子工程、智能技术等技术手段结合而成的新的发展领域。机械电子工程发展至今已经经过了三个阶段的发展，在初级阶段，主要通过人工来推动机械电子发展，通过人工来将相关的机械作业完成，这样的效率是非常低的，十分不利于生产力的提高。接下来的阶段就是工业革命的发生，出现了流水线作业的方式，这种方式的方便性就是让操作的工人不需要再了解整个的工序，只了解自己负责的这个环节就可以，这就是所谓的分工明确，既生产了更多的物质，又让工人的双手得到了解放。但是却出现了一种现象，就是批量化的生产让标准件的要求有了提高，也正是因为如此，流水线难以负荷社会发展的需求。最后阶段就是现代机械电子产业阶段，在这一阶段很多的工人被应用到机械设备中去，这些机械设备能够更好的满足人们的生活需求，让电子机械工程得到了迅速发展。机械电子工程与传统的机械工程相比更具优势，最为重要的表现就是，在设计和特性上有非常大的不同。机械电子工程依据系统配置和目标，与管理技术、制造技术等其他技术有机结合。作为机械电子产品，其结构是非常简单的，虽然他的内部非常的复杂，但是整个物体的体积是非常小的，产品的性能得到了迅速提高。

二、人工智能技术在机械电子工程中的应用

（一）对于人工智能和机械电子工程的关系

机械电子工程技术领域一般都是通过电子信息系统中的输入和输出模式来进行电子过程的监控和有效信息的传递。然而，在这一输入和输出的过程当中，难免会出现信息的泄露和输出错误，导致了机械电子工程工作的无法正常运行，特别是在输入和输出一些大工程数据的信息时，失误率会比正常工序高，进而给机械电子工程造成难以弥补的损失。人工智能技术恰好能够有效地防御电子信息输入和输出过程当中出现的失误，在机械电子工程信息出现的不稳定现象以及轻微错数据输入时会有一定的反馈和响应，从而给技术施工人员及时修正的机会，能够更好、更精确的处理电子信息，使机械电子工程中的电子信息得以控制。

（二）对于人工智能应用于机械电子工程领域

在人工智能技术中，神经网络系统的广泛应用无疑给机械电子工程提供了巨大的福利。其中人工神经系统作为神经网络的重要组成部分，它主要是通过模仿人类大脑神经的构造形成的一种电子信息系统，其信息储存单位为神经元，神经元的存在使得整个系统变得更智能自动化。对于神经元应用于机械电子工程的主要流程：在电子信息系统进行数据检验的时候，需要按照相关的流程进行，并且要运用灵活辅助神经网络中的技术技能。另外，在相关工作人员输入有效的数据数值之后，计算机后台在一定的时间内需选择出合理的型号和规格，这样之后才能形成一套完整的智能自动化系统。同时，在输入的过程当中技术施工人员必须按照精修慎检的法则工作，比如说，要求相关工作人员一定要仔细认真，确保输入的数据数值都是正确的。另一种比较普遍应用的是模糊推理系统，它与神经系统有着很大的差异，例如，神经系统是点到点的映射，而模糊系统是域对域的映射；模糊系统以基本的理论为指导，而神经系统则以神经元模仿人的神经系统而应用。基于以上两种的比较，模糊系统相较于神经系统，不具备精确性，智能自动化方面略显不足，应加强模糊系统中相关元素模拟人脑的功能给予机械电子工程更好的辅助。

（三）改善机械电子系统的输入/输出信息的准确性

机械电子系统具有不稳定性，且生产过程中的工况条件各不相同，输入信息类型多且体量大，客观上导致了无法准确地描述机械电子系统的输入与输出对应关系，传统方式包括建立规则库、学习形成知识以及数学公式等三种方式，三种方式各有优缺点，例如数学公式的描述严谨、准确，但是无法描述复杂情况下的输入或者输出信息，例如传感器传递来不同类型的输入信息，而且信息往往具有模糊性，传统方式下就需要建立多种分析系统对信息类型加以区分加工。此时可考虑利用人工智能技术对此类信息进行高效识别，人工智能中的人工神经网络以及模糊推理系统可以处理海量模糊信息。例如人工神经网络模拟人脑构造，透过收集到的数字信号对相关资源进行参数分析，此模式可以有效提升语音信号的处理；而模糊推理系统，通过建立模糊语言、模糊逻辑等，对语音信号进行有效分析，保证信息源的准确性，进而提升数据处理的效率与精准度，最终提升生产效率，降低生产成本。

（四）模糊推理系统和神经网络系统

人工神经系统是神经网络系统中的主要组成部分，人工神经系统是对人的神经系统进行模仿，将各类信息以遍布的方式进行储存的电子信息系统。通过系统神经元强化系统发展过程中的智能程度、对数字化信息进行分析、对各结构进行模拟，最后通过分析结论得出参与值，并在结论参与值的基础上实现相关联函数的获取。由于神经元的结构固定紧密，所以原有神经系统的智能化程度更高，可以计算复杂性较高的数字，并处理各项信息。另外还有模糊推理系统，模糊推理系统的映射范围较大，所以相较于神经网络系统，模糊推理系统的精确度较低。当前机械电子工程可以应用模糊推理系统实现对人脑基本功能的模拟，并输出相应的语言信号，然后将这些信息进行网络化分析后可获得相应的函数值，当前电子工程机械领域对模糊推理系统应用较为广泛。

三、结语

理论与实践证明，将人工智能技术应用于机电一体化中能够有效改变机械电子工程的核心理念，改善信息的收集、判断、运算的准确性，提高自动化控制精度进而保证产品质量，提升生产效率，创造出显著的经济价值，人们普遍认为机械电子工程未来将朝着智能化的方向突飞猛进，因此未来需要我们加大对人工智能技术的研究力度，并有意识的将人工智能技术应用于机械电子工程。

【参考文献】

[1]梅既澜.人工智能与机械电子工程技术关系探究[J].电子世界，2018（14）：88+90.

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[3]黄俭波.人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].工程建设与设计，2018（12）：272-273.

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