機械電子工程與人工智能相關性分析及安全生產應用

戴永睿

摘 要：近年來人工智能快速發展，特別是2016年出現的“阿法狗”事件發生后，人工智能的關注程度再次提高。加上人工智能開始在人們生活及工作中廣泛應用，比如常見智能家居、自動駕駛等，做好相關研究工作具有現實意義。本研究中作者以機械電子工程及人工智能的相關概念為切入點，深入分析兩者之間存在的聯系，希望可以摸索出一條發展思路，能有效融合機械電子工程與人工智能應用于安全生產工作。

關鍵詞：機械電子；人工智能；安全生產；融合分析

1 機械電子工程特點

機械電子工程從產生到現在總共經歷三個發展階段：第一階段-手工加工時期，在這個階段產品生產主要依靠人力，產品生產效率直接由人力資源決定。這種情況下人們不斷通過提高技術水平促進生產力提高，實現機械工程的發展；第二階段-流水線生產時期，主要標志是產品生產開始使用流水線模式，大幅度提高生產效率，實現規模化生產，但流水線生產模式要求零部件具有統一標準，不能滿足個性化需求；第三階段-集約化生產時期，這個階段也是現在加工制造業正采用的發展模式，該模式下縮短產品生產周期，滿足個性化需求，提高企業核心競爭力。

機械電子工程各學科存在物理上的關聯性，同時還存在信息與功能的協整性。傳統機械電子工程與智能化機械電子工程相比，后者具有明顯優勢：首先設計的差異性，傳統機械電子工程注重機械結構與力學設計，而智能化機械電子工程則將核心調整為機械與電子，設計過程中充分融合其他學科理論強調智能應用，利用機電技術模塊化與集成化的特點，提高性能加大應用范圍，近年在安全生產及管理領域得到了廣泛應用。

2 人工智能特點分析

人工智能技術依托計算機技術誕生的綜合性學科，該學科中涵蓋計算機科學、信息化及人文科學等。人工智能也是計算機科學技術的一個分支，試圖通過研究智能的本質，據此生產出能夠模擬人類大腦、肢體等活動方式的智能機器，具體包括圖像識別、自然語言處理、語音識別和專家系統等內容。有人曾設想，在未來，人工智能帶來的科技產品，將有可能超越人體智能。這個并不是異想天開，在2016年3月15日，由谷歌公司研發的機器人阿爾法狗在圍棋比賽中戰勝韓國圍棋高手李世石，就充分說明了人工智能的強大性。現在人們愈發重視人工智能技術，結合大數據分析應用的人工智能將在生活與工作中發揮越來越重要的作用。

與機械電子工程類似，人工智能也經歷過三個發展階段：初級階段，該階段還沒有廣泛使用計算機，社會也沒有接納機械化大生產模式。這個階段主要還是手工生產，只是偶爾使用機械化手段。部分大型工業企業開始探索人工智能，但受到總體科技水平的限制，成果有限；第二階段，機械化大生產廣泛普及，計算機科學開始發展。生產需求與生活需求不斷增加，這個階段開始使用人工智能，但受到經濟因素影響，人工智能僅在一些大型工廠中使用；第三階段，這個階段中人工智能得到普及，發展速度不斷加快，開始興起物聯網大數據技術。這正是我們所處的階段，人工智能的應用將工作和生活變得簡單與便利，促進人類社會快速發展。

3 整合機械電子工程與人工智能的措施

3.1 兩者相關性分析

隨著科技進步與社會發展，電子化信息迅速發展，機械電子工程作為基礎性學科在生活中得到廣泛應用。但機械電子工程也有不足的地方，比如系統復雜不穩定、功能多變等，這些問題的根本還是電子信息系統不夠完善。人工智能本身具有的信息快速傳遞與及時處理信息等特點可以有效彌補這一情況。機械電子工程輸入與輸出過程中，電子信息系統會出現很多困難與阻力，如果輸入信息過于復雜，電子信息系統極有可能出現失誤，這時就需要人工操作進行解決。如果可以將兩者融合起來，就可以解決機械電子工程中存在的不足與缺陷。

3.2 分析具體應用

3.2.1 機械電子技術中的模糊推理系統要點。模糊推理系統作為一個相對完整的系統，本身具有極強的信息處理能力，加上其結構簡單，因此有著較強的實用性。目前社會上已經在廣泛使用模糊推理系統，主要應用在自動化控制及數據處理。當機械電子系統運行時，該系統會模擬人腦分析語言并下達處理指令，在網絡結構中產生一組與處理指令相對性的函數。模糊推理系統主要運用的方式是域到域，實現儲備信息規則的目的。但實際運行中也存在一些問題，比如：計算量不能滿足實際需求、連接方式不夠固定等，造成該系統在輸入與輸出環節存在誤差，這正是人工智能技術的優勢，目前的趨勢是融合人工智能神經網絡系統到機電模糊推理系統中取長補短，綜合應用。

3.2.2 人工智能技術的神經網絡系統要點。人工智能主要研究如何通過計算機模擬人的行為與思維過程。計算機使用人工智能可以大幅度提高應用層次，擴大應用范圍。神經網絡則是一種通過神經元成立的模式，將其分布在網絡上實現人機互動。人工神經系統結構簡單、功能不足，但也有顯著優勢：神經元構成模式可以最大程度地發揮神經系統的功能與效用，完成高難度的行為模式。神經網絡系統分析數字信號是主要通過模擬結果進行，根據分析出的結果設定相應參數值，最后通過網絡計算出關聯函數。神經網絡系統所運用的方式較為簡單，在信息輸入過程中，所有的神經元之間有著固定的聯系，且計算量會很大，不管是在信息輸出還是信息輸入方面，都具有非常高的精準度。該領域的技術完美的補充了機械電子模糊推理系統計算能力及信息輸入輸出的不足，兩項技術的融合應用前景非常看好。

4 智能信息化機械電子的發展應用趨勢

在我國的生產和安全監管中，機械電子工程的應用也呈現出智能化的發展趨勢，主要體現在研發效率高、機械化程度高的技術，特別是在煤礦、非煤礦山等安全生產、監管領域，智能化的機電技術可以提高安全性、增加效率，有效防止人員誤操作導致的生產安全事故，例如：瓦斯自動斷電系統，絞車自動防跑車系統，煤礦智能監控平臺都已經普遍運用到了生產中，另外目前事故比例最大的交通運輸行業也在普及智能機電技術，全國均已建立了客運信息監控平臺，未來的趨勢是強化平臺功能性、智能化，更好地避免交通事故的發生。在機加工領域紅外遙感結合的智能機電技術已經逐步應用于生產，防止人員過界事故。以往發生的生產安全事故有過慘痛的教訓，如果使用智能機電技術進行防控是可以避免的，例如2014年的昆山“8.2”特別重大爆炸事故，這是一起粉塵濃度過大引起的爆炸，如果當時安裝有粉塵濃度傳感器及自動報警停線系統，那么這起事故完全可以避免，目前該技術已經廣泛應用于煤礦行業的瓦斯監控中。機械化智能化水平不斷提高是當前科技發展的大勢所趨，特別是在安全生產及監管中更應該努力研究并推廣。

5 結束語

總而言之，智能信息化電子工程具有顯著優勢，其本身也將成為工業制造發展的必然趨勢。文章中作者以機械電子工程及人工智能的概念、特點入手，詳細分析兩者之間的相關性，探討兩者融合發展的可行性，最后給出整合機械電子工程與人工智能運用于生產及監管的思路。希望通過文章論述，可以為從業者提供一定的借鑒，共同努力促進行業技術進步發展。

參考文獻

[1]鄭向勇.機械電子工程與人工智能的關系[J].科技創新與應用，2014（03）：11.

[2]馮哲.關于機械電子工程與人工智能關系的探討[J].現代交際，2013（11）：22.