機械電子工程與人工智能技術的整合探討

摘要：本文首先闡述了機械電子工程的特點，對于傳統的機械能量連接、功能連接，突出了信息連接的作用。將人工智能技術引入到機械電子工程中，并提出改造發展傳統機械系統的核心就是信息的采集、交換傳輸、集中處理，以此為基礎來實現機械工程的智能化。

關鍵詞：機械電子工程；人工智能；信息

1.引言

對于傳統的機械工程，大致分為兩類：制造類；動力類。制造類具體囊括了毛坯制造、機械加工以及裝配這三大生產流程；相對的，動力類則包括多種發動機。機械工程與電子技術的結合始于上世紀，電子技術開啟了機械工程的新篇章。隨著計算機技術日新月異的發展，機械和電子通過信息的紐帶終于聯系在一起，形成了機械電子工程。

人工智能技術在機械電子工程的發展和滲透，促進了信息的連接和使用。運用現代新技術改造機械業，能引領傳統的機械業快速的向前發展。而且機械系統日益復雜，融入人工智能技術也是迫在眉睫。

2.機械電子工程簡介

20世紀，學科的發展趨勢是各門學科的交叉滲透。21世紀，機電工程將電子、信息、智能化等融合起來，使機械工程有了新的理論和方法，進一步的開拓新的領域。早期的機械業主要依靠手工技術，在生產力水平低下的階段，不過使用性強；三十年代出現流水線，大批量生產，可是缺乏靈活性；如今的生產大多數要求周期短、生產靈活并且質量好，所以最經常使用的就是一機械電子工程為主要內容的FMS（柔性制造系統），基本可以達到所有的要求。

2.1機械電子工程的特點

相對于傳統的機械業，機械電子工程有這明顯的特點。如果就設計而言，機械電子工程沒有嚴苛的界限，在設計過程中也不是獨立的工程學科。機械電子工程會根據結構配置，把電子工程、計算機技術作為核心部分與制造、管理和生產加工有機地結合起來，利用基于信息的后入先出的模塊化方案來完成設計。

2.2機械電子產品的特點

機械電子產品結構簡單，組成元件少。以小巧的電子技術替代“傻大粗”的機械系統，縮小了產品的體積，又提高了產品性能。

機械電子工程把機械和電子技術有效結合，為了構成最優系統。現代的機械電子系統在“塊與塊”之間的動力聯系外，還有信息間的緊密聯系。生產改革的未來屬于懂得優化機械電子系統的人，而在先進生產和制造的應用中，關于優化已經更為迫切；在這些系統中，人工智能技術和先進的工藝制造系統必將組成以后工廠生產的關鍵工藝。

3.將人工智能技術融入機械電子工程

信息、物質和能量始終作用人類社會的方方面面。生產力低下時，人類為了生存，靠的是物質和能量；生產力提高以后，人類不光想著如何讓生存，還計劃著該如何發展，這就要依靠信息了。

鑒于如今面對的系統越來越復雜，所以要處理各種各樣的信息類型。在信息的獲取方面，會出現兩類不同的信息來源，一個是傳感器采集到的信息，一個是相關專家提供的語言信息。但是智能化處理是以知識信息為基礎的推理，含有復雜多變、模糊的特點。利用人工智能技術建立系統模型，經常使用的兩大方法就是模糊邏輯推理系統和神經網絡系統。

3.1模糊邏輯推理系統：模糊系統模擬人腦功能，應對語言信號，物理含義明確

3.2神經網絡系統：神經網絡系統模擬的是人腦結構，應對數字信號，只給出數值參考。

模糊邏輯推理系統和神經網絡系統在輸入輸出的處理上非線性映射有著相似的網絡結構形式，只有處理進程不一樣。二者在給定的條件下都可以以任意精度逼近一個連續函數。明顯不同的地方在于：

（1）映射方式不同：模糊邏輯推理系統主要實現域到域的映射；而神經網絡系統負責點到點的映射。

（2）精度不同：模糊邏輯推理系統的輸入輸出呈臺階狀，精度低；神經網絡系統呈光滑曲面，精度高。

（3）信息存儲方式不同：模糊邏輯推理系統已規則方式存儲；神經網絡系統以權系數分布方式存儲。

（4）連接方式不同：模糊邏輯推理系統每一次輸入只和原來的規則相關連接不穩定，計算量較小；神經網絡系統每個神經元與前一級神經元都有聯系，連接固定，計算量大。

（5）結構不盡相同：模糊邏輯推理系統的隸屬度數反應的是模糊變量明確的物理意義；神經網絡系統對權系數不能做出物理解釋，意義不明確。

不論是神經網絡系統，還是模糊邏輯推理系統，有效地解決了認識應用系統的復雜性問題。如今，單一的人工智能技術已經不能滿足機械電子工程系統復雜性的需要。因此，眾多學者都認為綜合性的智能技術必將取代單一的智能系統。

4.機械電子工程與人工智能技術的完美整合

為了實現機械電子工程與人工智能技術完美結合，已經開始綜合多種智能技術利用互補相融的方法來體現不同智能技術的優點，彌補各自的不足。模糊神經網絡系統是綜合智能技術的成功典范，一直是人工智能領域的熱點話題。模糊邏輯推理系統與神經網絡系統的融合方式大致分為兩種：

4.1功能互補型

功能互補就是把模糊邏輯推理功能插入神經元中，使得整個神經網絡系統同樣具有邏輯推理能力。

4.2功能相似型

采用神經網絡中神經元的非線性映射部分與模糊變量隸屬函數作用相似的融合，通過調整神經元輸出屬性來進一步實現函數的優化。

5.總結

本文開始，簡要闡述了機械電子工程的特點，緊接著重點討論了人工智能技術，這主要囊括模糊邏輯推理系統和神經網絡系統在機械電子工程中的應用。機械電子工程是機械工業發展過程中開辟的新領域。數據信息的交換傳輸，是機械電子工程的重點，關于信息的采集、處理和使用是機械電子工程的關鍵。人工智能技術為機械電子工程的信息處理指明了新路徑。

參考文獻：

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[2]洪華杰，柯冠巖.《關于高校機械電子工程專業創新教育的思考》.高等教育研究學報，2009，32（4）

[3]李英杰，關秋菊，張日紅.《機械電子工程專業的建設研究》.仲愷農業工程學院學報，2010，23（z2）

作者簡介：

劉永剛（1976—），男，漢族，云南省文山市人，學歷：大學本科學歷，講師職稱，主要研究方向：機械電子工程。