人工智能技術在機械領域中的應用探討

徐士元

【摘 要】近年來，經濟快速發展，社會不斷進步，現代科技的進步使人工智能逐漸應用到機械領域中，人工智能技術在解決機械系統制造問題、遠程控制和故障診斷方面具有非常顯著的效果。因此，文章從機械設計、機械制造、機電工程三大角度出發，探討人工智能技術在這三種領域中的應用方向。人工智能可以通過模擬人的智能，研究和開發一些高科技產品，幫助機械行業面對日益激烈的競爭。通過研發神經網絡、專家系統等具有智能性的機械設備，不斷提高機械領域的競爭力，文章對人工智能技術在機械領域中的時間運用展開簡要探討。

【關鍵詞】人工智能技術;機械;應用

引言

機械加工制造行業是社會發展的基礎性行業，隨著社會經濟水平和科學技術水平的不斷提升，機械加工行業面臨著技術優化、精度提升、效率提高等眾多要求，機械行業的轉型升級成為了新時期的重要工作也是必須工作。從20世紀80年代開始，我國的機械制造技術開始進入快速發展時期，隨著數控制造設備的引進，機械加工行業的制造效率和制造能力得到了快速提升，如今我國的機械加工行業已經基本上實現了數控化生產，但與發達國家的生產水平相比，在制造環節、生產管理、人力資源等方面仍存在較大的差距，從機械加工業的世界技術來看，智能化機械加工已成為當前的主流，利用信息收集、智能處理、仿真模擬、柔性加工、數據共享等先進技術，能夠有效提高機械加工的效率，使機械加工的能力更上一個臺階。

1關于人工智能技術

人工智能主要是建立在計算機技術、大數據技術、無線網絡傳輸技術、仿真模擬技術、智能化控制技術等多個現代信息化技術基礎上所研發和應用的智能化技術，其是屬于計算機技術中不可缺少的重要組成部分，同時也是計算機領域中具有代表性且有著良好發展前景的新時代科學技術，是在充分掌握智能化本質的前提下，仿照人類意識和思維，對人類的意識與思維進行模仿，并運用到智能設備控制中，具備較高的模擬仿真功能水平。人工智能具有著明顯的綜合性特征，其研究領域主要包含了虛擬現實技術、語音識別技術，同時，其研究也涉及到各種不同學科專業領域的知識交叉，有著較高的復雜性。人工智能技術誕生的時期是屬于計算機高速發展的階段，此時，網絡技術、計算機技術、信息技術應用剛剛開始大范圍推廣和應用，而這一時期社會生產方式也發生了巨大的變化，信息化建設水平日漸提升，這也為人工智能技術在生產中的應用奠定了堅實的基礎。如今，人們生活中隨處可見人工智能技術的應用，例如智能化家居、電器智能化控制，甚至工業生產中也開始應用了人工智能技術，在智能化生產設備和相關技術基礎上，逐漸開發出了人工智能軟件，但目前由于受到技術水平限制，機械設計制造及其自動化中人工智能技術應用仍然屬于小范圍內測試，其整體技術開發仍處在探索階段。

2人工智能技術在機械領域中的應用探討

2.1增強智能管理技術

工程機械的工作是復雜且全面的，實現智能管理技術，可以實現工程機械的系統性管理，從而提升機械系統的條理性，提升工程機械的施工質量。在工程機械工作中，必須增強智能管理技術，從而應對復雜的機械系統。因為工程機械涉及的系統和設備很多，因此，施工人員需要做好對設備的優化配置，實現效率的最大化。盡管當下機械工程數量增加且更加復雜，但是使用智能管理技術，就能實現對機械工程的遠程控制，從而及時對系統進行快速控制，幫助工作人員針對現場施工情況進行分析，從而作出合適的施工對策，從而提升施工的效率。

2.2人工神經網絡

顧名思義，人工神經網絡就是模擬人類的神經網絡系統，通過各部分的神經配合將一系列數據進行輸入和輸出。在人工神經網絡中，機械的輸入和輸出都需要標準化的量，輸出值是輸入值的非線性函數，其量子可以通過各神經元的權重進行調整和改變。通過獲取某一部分的權重比來達到期望的輸出值，神經網絡擁有強大的數值計算方法，且可以通過已知的數據和模式樣本來映射學習者和獲得者之間的關系，這一過程實際上是對人類思維的再模擬。由于神經網絡具有超強的容錯性和原則性。因此，其可以在系統內進行自適應、自學習、處理復雜模式等多種功能，還可以利用聯想、魯棒、推測等檢測龐大機器系統中的多重故障和突發性故障。人工神經網絡還可以作為機械故障診斷的分類器，通過模式識別角度和預測角度，對機械系統的故障進行動態預測。

2.3云計算技術

傳統的人工智能的計算能力受到程序制造者和設計者的能力限制，其實施中常存在著一定的不合理因素，而云計算雖然也是分步式計算的一類，但其具備著顯著的網絡化特征，能夠利用網絡實現效用計算、負載均衡、并行計算等復合式運算，云計算能夠將原本復雜的計算程序分解成為多個小計算程序，再通過眾多的網絡服務器計算后進行反饋，從而實現在極短的時間內完成大量數據的計算處理。計算技術在機械加工利用的應用不僅優化了智能加工過程的運算能力，還降低了計算機服務器等設備的購置成本，使智能技術的計算能力擴展實現了無限提升的可能。

2.4人工智能在機械設計制造及其自動化中故障診斷的應用

機械設計：制造及其自動化過程有著較高的復雜性，而且對各項數據有著極為精確的要求，需要經常進行數據計算，例如在進行建模和論證過程中，需要應用多種計算公式和推導、演算，如果在這一過程中全部進行手工計算，不但需要花費大量的時間，同時在計算誤差方面也會有著很高的錯誤率，對生產效率和生產質量都會帶來嚴重的影響，所以，需要運用人工智能技術的精準化和計算速度進行自動化歸納與信息分類，確保計算結果的精確性和準確性。也能夠快速完成計算。而且在機械設計制造及其自動化過程中，各項設備的運行狀態也能夠在人工智能技術運用下進行準確的診斷，利用人工智能技術中人機交互界面進行機械運行數據的實時監測，并運用正向推理規則和推理機制診斷結果分析，一旦出現異常，能夠快速進行智能化自動化調整。

3人工智能技術在機械領域中的發展方向

在未來，人工智能技術會隨著生物工程和科技的不斷更新，獲得更多的發展機遇。因此，機械領域可以運用人工智能技術中的超聲波傳感技術、自動識別技術、激光掃描技術等獲得更高質量的發展。首先，在超聲波傳感技術中，機械可以實現對距離的精準測量和精準控制，以此提高機械設備的智能化程度;其次，在自動識別技術中，機械可以通過人工智能技術的支持，遠程接受操作人員的指令，通過判斷和推理遠程指令，提升機械運行的效率;最后，機械可以利用激光掃描技術，提升數據傳輸的可靠性和準確性。另外，機械領域還可以抓住人工智能仿生性的特點，研究機器視覺系統，模擬人眼來進行機器的測量和判斷，依據像素亮度、顏色等信息將目標轉換成信號，控制現場設備的動作。由于機械在運行過程中會受粉塵、實際場地的影響，因此傳輸數據的準確性有待考量，而人工智能的加入，可以幫助機械在特定的時間內選擇特定的測量方法，保證數據的精準性。人工智能技術在現階段已經成為一種趨勢，機械領域需要正視這一機遇，通過深入研究其在機械領域中的應用和技術發展，在機械制造、機電工程方面取得技術性的突破，提高機械制造企業的市場競爭力，讓人工智能和機械技術有效融合，打造智能化的科技產品。

結語

目前機械制造行業能夠為各工業企業提供大量的機械設備、零部件產品，所以，機械制造行業是實現工業現代化、工業自動化的基礎。因此，要想實現機械設計制造及自動化水平的整體提升，就必須要應用人工智能，將其融入到機械生產制造過程中。

參考文獻：

[1]趙從佳.人工智能技術在機械電子工程領域的應用[J].精品，2019（8）：225.