人工智能在機(jī)械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用

陳思佳 張迪

摘 要：近年來(lái)，科學(xué)技術(shù)迅猛發(fā)展，極大地促進(jìn)了人工智能的發(fā)展，并在各個(gè)領(lǐng)域中得到廣泛應(yīng)用，機(jī)電工程也得到了快速發(fā)展，傳統(tǒng)機(jī)械工程也因?yàn)樾畔⒓夹g(shù)融入以后，而逐步面向智能化的方向發(fā)展。機(jī)電工程和人工智能技術(shù)相互融合主要是基于機(jī)電工程特點(diǎn)和機(jī)械系統(tǒng)功能間的聯(lián)系和信息連接。在機(jī)電一體化工程中，引入人工智能的概念后，將會(huì)是操作更加簡(jiǎn)便，進(jìn)而形成一個(gè)全新的技術(shù)，這也是今后發(fā)展的重大趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：人工智能智能技術(shù)機(jī)械電子

1機(jī)械電子工程及人工智能的內(nèi)涵

1.1機(jī)械電子工程

就機(jī)電工程學(xué)科而言，最早可追溯至上個(gè)世紀(jì)，是在電子工程、機(jī)械工程以及智能技術(shù)基礎(chǔ)上相互融合的新興學(xué)科。縱觀機(jī)電工程的發(fā)展，主要可劃分為三個(gè)階段：一是初級(jí)發(fā)展階段，此時(shí)手動(dòng)是機(jī)械電子的主導(dǎo)發(fā)展方式，也是機(jī)械操作的主要形式。二是工業(yè)革命階段，該階段的特征是裝配線生產(chǎn)模式。在生產(chǎn)線上，工人無(wú)需明確所有工作流程，而只需負(fù)責(zé)他們各自的鏈接。明確的分工方式不僅讓工人的雙手得到解放，又能有效提升生產(chǎn)效率。三是現(xiàn)代機(jī)械與電子工業(yè)的階段，能夠讓機(jī)器設(shè)備滿足人們生產(chǎn)與生活需求，促進(jìn)機(jī)電工程的快速發(fā)展。

1.2人工智能

人工智能是21世紀(jì)最偉大的科學(xué)之一。它是綜合控制論，計(jì)算機(jī)科學(xué)，心理學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等多學(xué)科的交叉學(xué)科。人工智能的發(fā)展尚未形成統(tǒng)一的定義。作者認(rèn)為，人工智能是研究如何使計(jì)算機(jī)模擬人類智能的科學(xué)技術(shù)。其核心是通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬人類思維來(lái)幫助人類處理實(shí)際問(wèn)題。目前，計(jì)算機(jī)的主要發(fā)展方向是人工智能，已成為世界三大領(lǐng)先技術(shù)之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域取得了顯著成果。人工智能逐漸從單一的實(shí)體演變?yōu)榉植际綄?shí)體，為人工智能的發(fā)展提供了新的方向。

2機(jī)械電子工程和人工智能的關(guān)系

機(jī)電系統(tǒng)在大多數(shù)情況下體現(xiàn)了它們固有的不穩(wěn)定性或相應(yīng)的非線性，所以如果你想描述復(fù)雜系統(tǒng)中的輸入和輸出關(guān)系并不是一件容易的事情。在這個(gè)過(guò)程中，通常使用以下三種方法：（1）通過(guò)物理方程建立和形成數(shù)學(xué)關(guān)系；（2）充分運(yùn)用豐富的經(jīng)驗(yàn)和相關(guān)理論建立法治基礎(chǔ)；（3）結(jié)合實(shí)踐，積累經(jīng)驗(yàn)，形成長(zhǎng)期過(guò)程中的固有知識(shí)。定義數(shù)學(xué)推導(dǎo)和理論分析，并以此為指導(dǎo)，同時(shí)促進(jìn)分析數(shù)學(xué)的研究，促進(jìn)系統(tǒng)因果關(guān)系方法的建立。該方法的特點(diǎn)是密封性好，精度高，但有限。應(yīng)用范圍只能應(yīng)用在線性常數(shù)等相對(duì)簡(jiǎn)單相應(yīng)的系統(tǒng)中。如果系統(tǒng)更加復(fù)雜，則無(wú)法順利獲得數(shù)學(xué)分析公式。即使獲得了數(shù)學(xué)公式，也往往由于許多因素，如不確定性，非線性等因素而無(wú)法使計(jì)算順利進(jìn)行。增加了該過(guò)程的復(fù)雜性。面對(duì)無(wú)法應(yīng)用分析數(shù)學(xué)解決問(wèn)題，人工智能可以很好地解決這個(gè)問(wèn)題，同時(shí)為它提供了一種新的方法。

當(dāng)建立相對(duì)復(fù)雜的相應(yīng)系統(tǒng)模型時(shí)，其神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和模糊邏輯系統(tǒng)是實(shí)現(xiàn)預(yù)期目的的兩種方式。前者采用人腦模擬，后接相應(yīng)的語(yǔ)言信息處理，其特點(diǎn)是物理意義更加明顯；后者是指相應(yīng)的人體神經(jīng)結(jié)構(gòu)，然后是數(shù)字信號(hào)加適當(dāng)?shù)奶幚怼＿@個(gè)系統(tǒng)主要是通過(guò)規(guī)則和方法來(lái)實(shí)現(xiàn)信息存儲(chǔ)的目的，前者是通過(guò)分布式的方式實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸出階段的每個(gè)神經(jīng)元之間都有固定的連接形式，因此總體上有相當(dāng)多的計(jì)算量。但是，模糊邏輯系統(tǒng)的對(duì)應(yīng)連接并不屬于固定形式，因此不受其限制，計(jì)算量較小。但是，如果我們看看輸入和輸出的精度，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相應(yīng)精度就會(huì)更高，同時(shí)可以看到光滑的曲面。此時(shí)，模糊邏輯系統(tǒng)不具備這樣的精度。

2.1改善機(jī)械電子工程的核心理念

機(jī)電工程的發(fā)展對(duì)當(dāng)前的社會(huì)發(fā)展起著重要的作用。但是，它無(wú)法滿足當(dāng)前技術(shù)方面的社會(huì)需求。實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中存在很大的不確定性。在系統(tǒng)的輸入和輸出中，總共會(huì)遇到各種問(wèn)題。使用人工智能技術(shù)可以更新傳統(tǒng)的核心概念。機(jī)械和電子工程在系統(tǒng)的自動(dòng)控制方面存在很大問(wèn)題，人工智能可以通過(guò)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)地模擬人腦結(jié)構(gòu)。因此，在機(jī)電工程中，人工智能系統(tǒng)可以分析和處理系統(tǒng)中的信號(hào)，促進(jìn)機(jī)電工程的發(fā)展。

2.2人工智能實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)內(nèi)信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別

人工智能可以實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)中各種信號(hào)的自動(dòng)識(shí)別。識(shí)別后可對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，使機(jī)械電子工程系統(tǒng)能夠有效組織數(shù)據(jù)，提高數(shù)據(jù)信息處理的效率和準(zhǔn)確性。利用人工智能建立的機(jī)械電子工程系統(tǒng)可以有效提高生產(chǎn)效率，擴(kuò)大使用空間。

3人工智能在機(jī)械電子工程中的應(yīng)用技術(shù)

人工智能技術(shù)在機(jī)電工程中最具代表性的應(yīng)用主要包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)和模糊推理系統(tǒng)兩個(gè)方面。這兩方面的應(yīng)用主要是為了解決機(jī)電一體化系統(tǒng)的非線性和不穩(wěn)定性問(wèn)題。

3.1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

人類使用由身體中無(wú)數(shù)神經(jīng)元組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)來(lái)完成思維過(guò)程。當(dāng)我們的身體接收到信號(hào)并將其傳遞給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)時(shí)，系統(tǒng)會(huì)根據(jù)個(gè)人的認(rèn)知對(duì)其進(jìn)行微調(diào)。處理并最終反饋。整個(gè)思維過(guò)程發(fā)生在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。機(jī)電一體化工程中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)是模仿人體神經(jīng)系統(tǒng)而形成的電子信息系統(tǒng)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)能夠在一定程度上達(dá)到更加真實(shí)的效果，對(duì)數(shù)字化信息進(jìn)行分析，通過(guò)專門的算法獲得相應(yīng)的處理結(jié)果，然后分析并獲取關(guān)聯(lián)的特殊值，最終生成相關(guān)函數(shù)。

3.2模糊推理

模糊推理系統(tǒng)是一種基于行為的仿生推理方法，主要用于求解模糊現(xiàn)象的復(fù)雜推理問(wèn)題，在智能信息處理中具有很大的潛力。整個(gè)過(guò)程就是模仿人們的綜合判斷，處理傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法難以解決的模糊信息處理問(wèn)題，如溫度調(diào)節(jié)和變化的非線性問(wèn)題。

4結(jié)論

將人工智能與機(jī)電工程相結(jié)合是一個(gè)不可避免的過(guò)程，并且它一直被廣泛使用。隨著信息時(shí)代的到來(lái)和各學(xué)科的創(chuàng)新與融合，為我國(guó)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型下機(jī)電產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了有力保障。當(dāng)然，它不限于機(jī)械和電子工程。未來(lái)，隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人工智能將不可避免地與機(jī)電工程緊密結(jié)合，以滿足更復(fù)雜的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，更精確的輸出結(jié)果以及更智能和靈活的處理。這種整合和互補(bǔ)注定將成為未來(lái)機(jī)電工程的發(fā)展趨勢(shì)。

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（作者身份證號(hào)碼：1、210882199104091241；2、210623199011246549）