機械電子工程與人工智能的關系

文/王雨，身份證號：320113199011185622

機械電子工程與人工智能的關系

文/王雨，身份證號：320113199011185622

隨著社會生產力的發展和科技水平的進步，給各個學科之間的融合和共同發展創造了有利條件。機械電子工程將傳統的機械科學與信息化的電子技術融合在一起，形成了一門新興的學科，且在日常生活中得到了廣泛的應用，并向著人工智能的方向發展。機械電子工程與人工智能相輔相成，共通發展，引領了新的時代潮流。本文首先介紹了機械電子工程的相關概念及發展歷程，然后再介紹了人工智能的定義和發展，最后分析了機械電子工程與人工智能的關系。整篇文章由表及里，從具體概念出發，抽絲撥繭地梳理兩者之間的關系，可以說較為客觀的闡述了機械電子工程與人工智能之間的關系。

機械電子工程；人工智能；關系

導言

機械電子工程與人工智能有著密不可分的聯系，通過人工智能的運用，機械電子工程完善了自身的系統、提高了自身的生產效率；而人工智能也借助機械電子工程得到了更好的發展，引起更大的關注，兩者在相輔相成的過程中都實現了良性發展。

1 機械電子工程概述

伴隨著科技的飛速發展，機械電子工程應運而生。它比起傳統的機械工程來說可以說是一個極大的進步。目前，機械電子工程早已發展為一門獨立的工程學科體系。與傳統的機械工程相比，機械電子工程最顯著的優勢在于構造較為簡單，造型較為小巧，其功能也更加多元化，方便了人們的使用。機械電子工程的發展一共分為三個階段，分別是手工加工階段、流水生產線階段及柔性制造系統階段。其中，前兩個階段仍然同傳統的機械工程接近，只有最后一個階段才是真正的進入了機械電子工程階段。可以說，機械電子工程是把電子技術通過一定的途徑同機械工程進行結合，從而使兩者進行互補的產物。在一開始，兩者還沒有實質性的融合，僅僅是分離的塊與塊的關系，或者在功能與結構上能有一些交集。進入21世紀之后，隨著信息技術的快速發展，機械電子工程同人工智能開始緊密結合，這給機械電子工程的發展帶來了大好的機遇。

2 人工智能概述

人工智能的學科體系是融會貫通的，包括信息學在內的多門學科體系共同搭建起了它的理論根基。它的誕生，有效推動了不同學科的進一步發展。人工智能的發展，可以說是同計算機技術的發展是同步的。在1950年代，是人工智能技術的發展起步期，取得了一定的成果。然而在1960年代中期至1970年代，人工智能的發展遭遇了一些波折，一度陷入停滯，直到1970年代才開始重新發展。尤其是計算機網絡技術誕生后，人工智能技術迎來了又一個春天，其發展呈現出蓬勃的態勢。

3 機械電子工程與人工智能之間的關系簡析

隨著計算機技術的快速發展，人工智能也逐漸應用于各個領域，在機械電子工程中尤為突出。對于機械電子系統來說，在很多方面都離不開信息技術這種解決問題的有效手段。比如其建模、控制及診斷等環節，信息技術所起的作用就至關重要。通常來說，機械電子系統都具有本質的非線性和本質的不穩定性。這其中包含著較多的復雜性。因此，這就給其輸出輸入關系的描述工作帶來了很大的難度。一般來講我們通過三種手段來對輸出輸入關系進行描述：首先，運用物理方法來建立數學關系式；其次，根據經驗來建立規則庫；再次，通過事件的學習生成知識。通常來說，運用物理方法來建立數學關系式這種手段相對準確和可靠。由于其系統因果關系是通過解析幾何的手段來建立的，其中需要嚴密的理論分析和邏輯推導過程，因此其精確性自然是無需質疑的。然而這種手段也具有一定的局限性，它只適用于現行定常這類較為簡單的系統。一旦面對較為復雜的情況，它就難以確定合適的數學解析式了。就算能得出相應的解析數學模型，因其存在著非線性、不確定性、信息不完全等一些缺陷，會導致計算極度繁瑣，甚至造成計算環節的中斷。現在，隨著機械電子系統的升級，需要處理的信息門類也越來越五花八門。而智能化處理過程必須基于已知的各種信息，其過程不僅十分復雜而且各種未知因素過多，其求解途徑目前還沒有一種公認的較可靠的方案。此時，依靠物理方法來建立數學關系式這種手段就顯得力不從心了。那么人工智能很自然而然地就派上了用場。當我們建立復雜系統模型時，通常可以運用模糊邏輯系統和神經網絡兩種手段來實現目的。其中，模糊邏輯系統是通過對人腦功能的模擬來進行語言信號的分析處理的，具有明確的物理意義。而神經網絡則是仿造的人體神經結構來進行數字信號的分析處理的一種手段。這兩種手段的大都市用，都在復雜系統模型之構建這個技術難題的解決上，具有一定的運用價值。然而一旦系統的復雜性進一步提高，使用這兩種手段就不能完全解決問題了。因此近年來，人們在進行機械電子和人工智能的研究時，開始意識到了單純系統的局限性，并開始探索以綜合系統來逐步取代單純系統。而模糊神經網絡便是將這兩種系統進行有效整合后，開發出的一種全新的系統。模糊邏輯系統需解決的計算量較小，而神經網絡的輸入輸出精度較為理想。二者相結合而產生的模糊神經網絡，則是將二者的優勢有機地結合在一起，同時又有效避免了二者各自的缺陷，讓輸出輸入精度得到了有效提高。

4 未來發展中應當注意的問題

現在，我國在將人工智能運用于機械電子工程的進程中，雖然取得了一定的成績，但仍然存在著一些亟待解決的問題。比如，自主品牌產品的技術含量較低，市場認可程度較低，進口品牌仍然占據著較大的市場份額；自主品牌產品的不傻關鍵技術沒能得到攻克，導致高度依賴于技術引進，給進一步的研發帶來被動。為了有效地解決這些問題，我們應當加大經費方面的扶持力度，加大人才引進的力度，爭取讓研發工作早日取得新的突破。

5 結束語

科學技術的不斷發展和進步，讓很多領域的學科交叉融合，機械電子工程和人工智能的相互融合，讓很多相關的學科理論得到衍生，促進了相關產業的發展，提高了人民的生活水平，推動了社會的進步，提高了社會的經濟效益。

[1]楊林翰，高星華，李家銘.探究機械電子工程與人工智能的關系[J].南方農機，2016，47(12)：123.

[2]鄭福奎.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].科技創業家，2015(22)：108.

[3]王琪.機械電子工程與人工智能的關系探究[J].科技傳播,2016(1)：114-115.