人工智能技術在機械電子工程領域的應用

魯蕓 朱慧

摘 要：目前，科學技術的不斷發展，人工智能的發展也是一個快速發展的趨勢，已被廣泛應用于各個領域，機電工程的發展也將呈現出新的發展趨勢，傳統機械工程隨著信息技術的融合，它逐漸向智能化方向發展。機電一體化工程與人工智能技術的融合主要是針對機電工程特點與機械系統功能之間的聯系以及信息的有效連接。在目前的機電一體化工程中，通過引入人工智能的相關概念，將使操作更加容易，并形成新技術，這將成為未來發展的一個重要趨勢。

關鍵詞：人工智能 智能技術 機械電子

1機械電子工程及人工智能的內涵

1.1機械電子工程

機電工程學科起源于20世紀。它是機械工程，電子工程和智能技術相結合的新興開發領域。機電工程的發展分為三個階段。第一階段是發展的初級階段。主導機械電子的發展是手動的，機械操作是手動完成的。第二階段是以裝配線生產模式為特征的工業革命階段。生產線的生產模式不需要工人了解所有的流程，只需要了解他們負責的鏈接。這種分工明確的工作方式不僅提高了生產效率，也解放了人們的雙手。第三階段是現代機械和電子工業的階段，使機器設備能夠完美地滿足人們的生產和生活需求，為機電工程的發展帶來巨大的機遇。

1.2人工智能

人工智能是21世紀最偉大的科學之一。它是綜合控制論，計算機科學，心理學和語言學等多學科的交叉學科。人工智能的發展尚未形成統一的定義。作者認為，人工智能是研究如何使計算機模擬人類智能的科學技術。其核心是通過計算機模擬人類思維來幫助人類處理實際問題。目前，計算機的主要發展方向是人工智能，已成為世界三大領先技術之一。隨著互聯網技術的不斷發展，人工智能技術在各個領域取得了顯著成果。人工智能逐漸從單一的實體演變為分布式實體，為人工智能的發展提供了新的方向。

2機械電子工程和人工智能的關系

機電系統在大多數情況下體現了它們固有的不穩定性或相應的非線性，所以如果你想描述復雜系統中的輸入和輸出關系并不是一件容易的事情。在這個過程中，通常使用以下三種方法：（1）通過物理方程建立和形成數學關系；（2）充分運用豐富的經驗和相關理論建立法治基礎；（3）結合實踐，積累經驗，形成長期過程中的固有知識。定義數學推導和理論分析，并以此為指導，同時促進分析數學的研究，促進系統因果關系方法的建立。該方法的特點是密封性好，精度高，但有限。應用范圍只能應用在線性常數等相對簡單相應的系統中。如果系統更加復雜，則無法順利獲得數學分析公式。即使獲得了數學公式，也往往由于許多因素，如不確定性，非線性等因素而無法使計算順利進行。增加了該過程的復雜性。面對無法應用分析數學解決問題，人工智能可以很好地解決這個問題，同時為它提供了一種新的方法。

當建立相對復雜的相應系統模型時，其神經網絡和模糊邏輯系統是實現預期目的的兩種方式。前者采用人腦模擬，后接相應的語言信息處理，其特點是物理意義更加明顯；后者是指相應的人體神經結構，然后是數字信號加適當的處理。這個系統主要是通過規則和方法來實現信息存儲的目的，前者是通過分布式的方式實現這個目的。神經網絡在輸出階段的每個神經元之間都有固定的連接形式，因此總體上有相當多的計算量。但是，模糊邏輯系統的對應連接并不屬于固定形式，因此不受其限制，計算量較小。但是，如果我們看看輸入和輸出的精度，神經網絡的相應精度就會更高，同時可以看到光滑的曲面。此時，模糊邏輯系統不具備這樣的精度。

2.1改善機械電子工程的核心理念

機電工程的發展對當前的社會發展起著重要的作用。但是，它無法滿足當前技術方面的社會需求。實際應用過程中存在很大的不確定性。在系統的輸入和輸出中，總共會遇到各種問題。使用人工智能技術可以更新傳統的核心概念。機械和電子工程在系統的自動控制方面存在很大問題，人工智能可以通過網絡系統地模擬人腦結構。因此，在機電工程中，人工智能系統可以分析和處理系統中的信號，促進機電工程的發展。

2.2人工智能實現對系統內信號的自動識別

人工智能可以實現系統中各種信號的自動識別。識別后可對相關數據進行分析處理，使機械電子工程系統能夠有效組織數據，提高數據信息處理的效率和準確性。利用人工智能建立的機械電子工程系統可以有效提高生產效率，擴大使用空間。

3人工智能在機械電子工程中的應用技術

人工智能技術在機電工程中最具代表性的應用主要包括神經網絡系統和模糊推理系統兩個方面。這兩方面的應用主要是為了解決機電一體化系統的非線性和不穩定性問題。

3.1神經網絡系統

人類使用由身體中無數神經元組成的神經網絡系統來完成思維過程。當我們的身體接收到信號并將其傳遞給神經網絡系統時，系統會根據個人的認知對其進行微調。處理并最終反饋。整個思維過程發生在神經網絡系統中。機電一體化工程中的神經網絡系統是模仿人體神經系統而形成的電子信息系統。神經網絡系統能夠在一定程度上達到更加真實的效果，對數字化信息進行分析，通過專門的算法獲得相應的處理結果，然后分析并獲取關聯的特殊值，最終生成相關函數。

3.2模糊推理

模糊推理系統是一種基于行為的仿生推理方法，主要用于求解模糊現象的復雜推理問題，在智能信息處理中具有很大的潛力。整個過程就是模仿人們的綜合判斷，處理傳統數學方法難以解決的模糊信息處理問題，如溫度調節和變化的非線性問題。

5結論

將人工智能與機電工程相結合是一個不可避免的過程，并且它一直被廣泛使用。隨著信息時代的到來和各學科的創新與融合，為我國產業轉型下機電產業的發展提供了有力保障。當然，它不限于機械和電子工程。未來，隨著科學技術的發展，人工智能將不可避免地與機電工程緊密結合，以滿足更復雜的系統設計，更精確的輸出結果以及更智能和靈活的處理。這種整合和互補注定將成為未來機電工程的發展趨勢。

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