人工智能技術在機械電子工程領域的應用

邸慶勛 王云龍 李永強

摘要：在電子機械工程的發展中，離不開人工智能技術的運用，將人工智能和電子信息技術進行有效的結合能夠促進機械電子行業的進一步發展。這就需要相關的工作人員加強對機械電子工程的探索，從智能控制、數據分析、模糊推理技術以及神經網絡技術等方面做好分析和應用工作，進而促進機械電子工程的發展。本文就人工智能技術在機械電子工程中的應用進行了分析。

關鍵詞：人工智能技術;機械電子工程;應用

引言

人工智能技術得到了社會各界人士的廣泛關注，并在社會各大領域得到了應用。尤其在機械電子工程領域，人工智能技術更是發揮了其智能化作用。當前，人工智能技術與機械電子工程兩者進行了結合。在人工智能技術與機械電子工程的支持下，企業生產能力會不斷提高。未來，我國需要繼續研究人工智能技術與機械電子工程，主動地促進兩者融合發展，為企業提升生產運作水平打下堅實的基礎，以此促進企業健康發展。

1 人工智能技術與機械電子工程的應用特點

1.1 人工智能的特點

人工智能技術在提升電子信息技術水平中發揮著重要的作用。當前，人工智能技術得到良好的發展提高。雖然如此，該技術還有很大的上升空間，因此相關人員需要深化開發以及優化升級此項技術，保證人工智能技術的適用性、先進性。在這種情況之下，人工智能技術才可以更好地為人民群眾提供更加高效、便利的服務。人工智能的特點如下。一是電子信息技術、計算機技術是人工智能技術發展的基礎。服務、溝通是電子信息技術、計算機技術功能作用體現。所以說，人工智能技術也具有服務、溝通的功能。在人工智能技術的作用下，人們之間的溝通交流更加便利。如今人工智能技術所提供的服務越來越能夠滿足人們生產生活的需求。二是人工智能技術被應用到機械電子工程等領域。通過應用人工智能技術，機械電子工程領域的生產力大幅度提高。同時人工智能技術被應用在企業生產、管理與銷售等領域，不僅保證了企業經濟效益，而且促進了企業健康發展。

1.2 機械電子工程的特點

機械電子工程是由電子工程、機械工程與自動化工程組成的，其綜合性特征比較明顯。機械電子工程特點如下。一是在傳統機械生產下，所產生的產品結構較為復雜，并且空間體積比較大。隨著社會快速發展，機械生產水平有效提升。當前，企業通過把機械電子工程應用在生產實踐中，使得產品得到了有效發展。其中，產品的結構愈加簡單，空間體積進一步變小。總體來看，在機械電子工程快速發展的背景下，企業產品發展水平不斷提高。二是理論指導著實踐工作，在成熟理論的支撐下，機械電子工程發展得將會更為迅速。當前，機械電子工程已經擁有相對成熟的理論，并處于高速發展的狀態。

2? 人工智能技術在機械電子工程的應用

2.1 智能控制

通過良好地將人工智能技術與計算機技術進行結合可以有效地組成一個良好的智能控制系統，在組成這樣一個良好系統的基礎上可以真正地組建一種智能化控制技術。目前這種智能控制系統在我國機械電子工程行業中應用非常廣泛，許多企業都會需要用到這種相關系統來進行管理和控制。智能化控制技術在實際的使用過程中可以通過智能化模擬某一個生產環節，通過模擬的方式來良好的管理生產流程，借助智能模擬、管理等一系列的操作和使用來良好地關注工業生產的實際情況，從而有效地管理生產成本。而智能化控制系統就可以良好地應用在一些容易出現危險的崗位，通過這樣的應用就可以有效地提升崗位安全監控質量，從而真正意義上降低了崗位的危險系數，使得整體生產的過程都能夠處于一個安全良好的狀態中，在這樣的狀態中工作人員才能夠更加安心地投入工作，使得整體生產的效率得到提高。

2.2 數據分析

從整體上看，當前機械電子工程領域數字化的特征是比較明顯的，在機械電子工程發展的過程中，主要是依賴于微控制器技術的發展而進步的，隨著我國當前機械電子工程的不斷發展，數字化逐漸和人性化進行了相互的融合，從而使得機械電子工程的相關操作領域和維護系統變得更加簡單和高效，有助于從整體上提高機械電子工程的發展質量。在運用數據分析技術時，可以提高各個函數之間連接的精準性，對人工智能系統的使用和控制進行全面優化，保證人工智能系統的高速運轉，這樣一來，人工智能系統就可以更加清晰和直觀地反映出相關的計算參數，提高整個操作的靈活性特征。

2.3 模糊推理技術分析

在實際的技術應用中，模糊推理理論由于其發明時間長、技術理論成熟且具有較強的現實處理能力，因此已經成功應用在不同行業中，最主要是應用在自動化控制及數據處理系統中。當機械電子系統運作時，該系統就會自動模擬人腦的分析語言功能，對數據以及其他的機械進行控制改造，從而在網絡結構中產生一組處理指令，完成相對應的函數指標。這類指標使得模糊推理系統利用新型的方式達到儲備信息的目的。但是在實際情況中還有一些問題，比如計算量不能夠滿足實際需求、聯機的方式存在一定的差異性等，都會造成系統的輸入與輸出存在誤差，而利用人工智能系統便能很好地解決該問題。

2.4 神經網絡技術分析

在具體的技術應用中，人工智能系統主要通過網絡大數據的方式將人腦的思維以及行為，采用計算機的方式進行模擬分析，這樣可以通過對計算機植入一系列的指標指令，使得計算機能夠模擬人腦下達指令，進一步提高計算機系統的效率。但是神經網絡是一種通過神經元建立起來的網狀結構，其功能強大且分散，分布范圍較廣。在實際的應用過程中，這部分神經元功能與效用，能夠根據現場的情況完成定量的指標。神經網絡系統分析數據的信號主要通過模擬結果對其進行分析，可以進一步在其中設定相對應的指標參數，對其進行技術分析和數據研究，不斷地實現技術優化。目前，我國神經網絡所運用的方式比較簡便，在信息的輸入、輸出過程中，不會經過所有的神經元系統，但是由于其分布范圍較廣，計算量還是比較龐大。無論在信息輸入方面還是在信息輸出方面，都存在計算精確度不高的問題。這種基于神經網絡技術的輸入輸出功能比模糊推理理論的適用范圍更廣且通用性強，已經能夠解決一些存在的偏差性問題。神經網絡技術是人工智能系統中的一個重要系統，通過神經網絡系統中的神經元，將一些信息數據傳輸到每個網絡節點上，同時還能夠對這些信息數據進行有效的動態數據處理以及存儲。神經網絡技術可以模擬人類大腦的神經系統，分析處理上述數據，通過神經元的反射，可以保障機械電子工程的數據分析和存儲功能。

結束語：

在當前科學技術飛速發展的時候，各種各樣的先進新型技術得以發展，不僅在一定程度上促進了整個生產制造質量以及水平，而且也能夠在最大程度上使得自動化控制效果得以提升，以避免由于人為造成的因素而使得安全事故風險發生。人工智能的技術能夠具有高度的技術性、科學性和復雜性，而且涉及到的內容也非常廣泛，在機械電子工程中的應用可以讓整個行業邁上新的臺階。

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（北方自動控制技術研究所，山西 太原 030006）