試析機械電子工程的發展與人工智能的關系

魏強

【摘 要】新世紀以來，人工智能技術已經成為生產力的主要代表。作為我國的傳統機械電子工程領域，能夠與人工技術進行結合發展，是其進行行業競爭實力提升的成功表現。客觀來講，通過人工智能技術的應用，使得機械工程領域的設備生產，技術發展都有了新的變革。人工智能技術較大的提升了機械電子工程領域的生產效率。所以要深入地進行其技術的結合研究，確保機械電子工程領域能夠得到更加廣闊的發展前景。本文基于試析機械電子工程的發展與人工智能的關系展開論述。

【關鍵詞】機械電子工程;發展;人工智能的關系

引言

現階段我國科學技術發展迅速，智能化已經深入到各個領域，智能化技術已經存在于人們的身邊，并且機械化工程已經深入運用到生活中各個領域，將機械電子工程與人工智能相互結合可以推動機械電子工程全面發展，有助于構建適宜的空間系統，實現對系統的精準化操作，建立專業的故障診斷系統。

1機械電子工程的基本介紹

機械電子工程是一門綜合性的學科，其涵蓋的知識點內容比較豐富，主要包括電子、智能、信息、管理等學科，該學科實現了工程基礎上的技術發展和應用，社會各個領域得到了廣泛的應用。隨著科學技術和電子智能技術的快速發展，機械電子工程也朝著智能化的方向發展，目前，這次工程的核心包括電子工程、機械工程和計算機技術辦法等，是多項技術的有機結合，其內在結構復雜，實用價值較高。

2人工智能技術概述

人工智能技術是一項較為綜合性的技術，它是在計算機信息基礎上延伸出來的一種新型科技力量。其技術原理還是以電子信息和計算機技術為主，同時結合了人的思維和邏輯。所以人工智能的技術是非常先進的，它是很多個自動化軟件的組合。一般來講，人工智能技術的應用中需要比較精準的校準器、數字萬用表以及控制器等。這些零件之間的相互作用，使得人工智能技術具有較高的人為可控性。所以其在投入各行業的應用后，可以實現比較人性化的人機交互，能夠代替各行業的人工勞動進行邏輯思維性的生產管控。所以其在各個行業具有較大的應用價值。隨著科學技術的不斷發展，人工智能技術已經發展得非常完善，其自動化技術水平得到了廣泛的認可，并作為一種成熟的信息化技術推向了各個行業。

3機械電子工程及其發展歷程概述

從機械電子工程的本質來看，其本身是由機械制造和電子工程等多學科交叉而產生的融合學科。在機械電子工程的設計和應用過程中，必然會涉及到傳統機械和新興的計算機和互聯網技術的應用。而伴隨著實際應用需求的不斷復雜化，傳統的機械電子工程技術逐漸暴露出諸多弊端。為了更好的順應時代發展的趨勢，從機械電子工程技術的自身進行持續的完善和提升，必須將其與更加先進的數字信息化技術進行融合應用，以此促進機械電子技術實際應用效果的提升。

從機械組織結構的角度來分析其基本的結構組成，主要包含機電結構及其他輔助的傳動機構等。得益于電子信息技術的應用，其較傳統機械結構具備更好的可擴展性和更廣泛的適用性。

現階段的機械電子工程發展已經進入了普及應用的階段。而追溯其發展歷程則主要經歷了三個時期，分別為初期階段的手工加工形式，一段時間發展后實現的可批量生產的流水線應用形式以及現階段已廣泛普及的以機械電子工程為主的集成化大規模生產形式。這幾個階段中，流水線應用形式一度是分布最廣、應用時間最長的工業生產模式。其具有生產規模大，生產效率高等優勢。雖然機械電子工程的應用可以有效取代手工操作，獲得更高的生產精度，但以流水線的形式完成生產仍存在一定的不足，例如靈活性差，不適用于需要柔性生產的應用場景等。相比之下，集約化的生產模式則更符合現代工業需要，高度靈活且生產柔性覆蓋范圍更大。

4機械電子工程中人工智能運用的主要途徑

4.1模糊控制的運用

機械電子工程系統的加工因工作繁瑣、步驟多，所以整個流程顯得不夠簡單，使用傳統控制方法建立模型的難度又較大，增加工作人員的壓力，并且傳統控制方法所建立的模型的自動化控制效果也較差。對此，科研人員嘗試通過人工智能中的模糊控制系統進行處理，簡化該復雜性問題。模糊控制方法和傳統控制方法最顯著的區別就是前者屬于人工智能，無需精確研究機械電子工程的數據，只需保證輸入量滿足工程要求且偏差不超過允許范圍即可;后者就要建立準確的、清晰的模型，這對工作人員而言是很大的挑戰，建立的模型效果也不好，會直接弱化自動化控制成效。因而機械電子工程中的傳統控制方法逐漸被模糊控制系統取代，并得到推廣運用。

4.2神經網絡的運用

神經網絡就是利用神經元這一特定渠道，建立獨特的興奮模式，并把它分布在網絡上，實現互動。人工神經系統屬于一種特殊的系統形式，具有信息存儲以分布式為主、可以并行協調處理數據等特征。雖然人工神經系統的結構較為簡單，功能也有限，但該系統還具備其他優勢，例如其構成存在特殊性，也就是神經元的構成可以促使人工神經系統在機械電子工程中發揮最大的作用和功能，實現比較豐富的行為。

在某種程度上，人工神經網絡已經可以達到相當逼真的效果，通過結構模擬方式進一步對數字信號進行分析，并按照分析結構顯示參與值，最終通過網絡形式得到關聯函數。在機械電子工程中運用人工神經網絡的方式較為簡單，是點到點的映射，所有神經元在輸入環節都存在固定的關聯性，并且計算量也都很大，不管是機械電子工程系統的信息輸入還是信息輸出，精準度都是極高的。

5人工智能技術在機械電子工程領域的應用

5.1利用人工智能分析生產數據

在大數據的時代下，只要進行生產就必然會產生數據。將人工智能技術與機電工程進行融合，就能有效的對生產中出現的數據進行分析。這里以模糊系統為例，這一系統以數據理論為基礎，與設計特定數據相結合。突出優點就是能對一些細節模糊的數據進行處理，將其用于機械電子工程中，就能將大批量數據進行分類處理，提取有價值的生產信息，并應用于產品生產，把控機械產品的生產質量。模糊推理系統就是人工智能技術的體現之一，它能模擬人腦對信息的判斷和推理過程，并使用計算機語言進行轉述表達。

有數據表明，在網絡體系結構的背景下，機電一體化數據的處理可以無限地接近連續函數，并且可以根據函數處理方法存儲信息。即便如此，模糊系統還是有需要改進的地方，例如，使用模糊系統對電子設備的配置有一定的要求，并且在實際計算過程中的穩定性和準確性也無法完全保證。

5.2利用人工智能技術儲存生產數據

使用人工智能技術進行數據的儲存工作，借助的是神經網絡系統，這也是機械工程中使用人工智能技術的體現之一。在神經網絡系統中，機械電子工程可以獲取并存儲重要的數據信息，還可以執行系統提出的處理命令，對電子工程中的動態數據信息進行處理。使用神經網絡系統分析生產中的數據，需要動員網絡中的每個神經元，最大限度地模擬真實的人類大腦，以提升數據處理的穩定性和準確性。

結束語

隨著社會的全面發展，人類改造自然能力不斷增強，機械電子工程應運而生。機械電子工程在建筑領域，工業生產領域等等都廣泛應用，在實踐過程中有良好的效果。

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