人工智能技術在機械電子工程領域的應用

徐 偉，付占軍

（山東省特種設備檢驗研究院濟寧分院，山東 濟寧 272000）

在我國科學技術水平不斷提升的背景下，人工智能技術也變得越來越成熟，其在機械電子工程領域中的應用已經成為必然，在這樣的情況下，機械電子工程領域相關工作人員也需要對分析人工智能技術，加強對人工智能技術的了解，無論是在信息處理方面還是在智能芯片的研究方面，都應該將其落實到工作實踐當中，以傳統工業為基礎，將人工智能技術融入到其中，促使機械電子工程企業得到快速的發展，據此，本文分析了相關問題，具有一定程度上的現實意義。

1 機械電子工程、人工智能技術的概述

1.1 機械電子工程的概述

想要對整體問題進行分析，就必須要在一定程度上對機械電子工程、人工智能技術進行了解。近幾年來機械電子工程得到了發展，其與工業息息相關，不僅僅包括自動化工程，同時還具有機電一體化的特征。機械電子工程將傳統機械工程與電子信息技術進行了融合，從其發展的角度看，主要包括三方面內容，首先，其以人工為主，在生產過程中需要工作人員進行手工操作。其次，在生產過程中以流水線生產為基礎，在一定程度上節約了人力，同時使產品具備了標準化特征。最后，機械電子工程技術得到了廣泛的應用，不僅僅提高了機械生產技術水平，同時還保證了產品的質量。

機械電子工程的產品具備集成度高的特點，雖然其基本結構較為簡單，但是功能極為強大，可減少傳統工業操作中的復雜程度，節省資源 ；機械電子工程設計具備一定難度，但具備完善設計模式的先決條件，在合適的情況下，相關人員可持續豐富機械電子工程方式，促進工業化公司的持續發展。

1.2 人工智能技術的概述

人工智能技術在近幾年得到了快速的發展，其能夠對人腦思維模式進行模擬，從而提升工作效率。人工智能技術具備邏輯思維，但不僅僅限于邏輯思維，還包括相關的形象思想。與此同時，人工智能技術想要在現實中得到實踐，就必須要以數學工具為基礎，數學具備較強的邏輯性，能夠促進人工智能的發展。

人工智能技術的發展存在著不同階段，從發展的初始階段來看，很多工業企業都開始對計算機進行了應用，但由于互聯網技術尚未得到發展，因此工業企業仍然需要運用手工生產的方式進行發展。到了中期階段，互聯網得到了普及，這也為人工智能的發展打下了基礎，但是由于技術水平不高，所以人工智能只在少數領域中進行應用，應用效果也不容樂觀。最后，在發展成熟的階段，我國電子信息技術水平越來越高，人工智能技術開始在各個領域中進行應用，其中包括機械電子工程領域。

2 人工智能技術在機械電子工程領域中的具體應用

2.1 提高操作精準性

在機械電子工程領域，人工智能技術得到了一定程度上的應用，因為我國人工智能技術水平得到了快速的發展，所以對其進行應用能提高機械電子工程操作的精準性。相比較于計算機操作，人工智能具備邏輯思維，所以無論是在計算方面還是在對算法進行處理的方面都更具備優勢。另外機械電子工程具有較強的綜合性，能夠對原有的操作流程進行簡化。在傳統機械化操作的基礎上，人工智能技術的應用可通過審計網絡系統的邏輯思維有針對性的完成生產要求，促進機械工業的發展。在人工智能系統當中，包含著很多分支技術，無論是自動識別技術還是超聲波技術，亦或是其他先進的技術都能夠提高機械電子工程的精準性，另外，在對數據進行識別后，還可以結合具體指令做出對實際情況的判斷，由于提升了機械運作效率，同時操作更加精準，所以機械電子工程領域生產的產品質量也就得到了提升。

2.2 解決機械電子工程中的現實問題

在機械電子工程領域對人工智能技術進行應用，還可以解決很多現實問題，例如，人工智能技術具備著網絡信息傳遞的功能，這一功能可以對生產的產品進行監控，通過信息傳遞，提升技術應用的穩定性。傳統對信息的傳遞無法保證準確性，因為計算機系統在對信息進行描述時往往不夠嚴謹，導致在日常工作的過程中無法滿足生產產品的具體質量要求。為了對這個問題進行解決，人工智能技術得到了應用，不僅僅保證了系統傳輸的穩定性，同時還將其集成到了機電系統當中，在一定程度上促進了工業企業的發展。

2.3 對數據進行分析

從現實情況來看，很多機械電子工程企業管理者都明確了人工智能的積極意義，所以人工智能技術在機械電子工程領域得到了廣泛的應用。人工智能包括邏輯性思維系統以及模糊推理系統，這兩個系統豐富了機械電子工程的生產產品類型，提升了機械電子工程的產品質量。

在機械電子工程中往往會涉及到對數據進行分析的問題，傳統數據分析以計算機為基礎，而在應用人工智能后，就可以增強函數連接，提高數據運算的效率，通過模糊推理還可以保證數據計算的嚴謹性，通過對邏輯語言進行表達，能對接近連續函數的推算結果進行接近，保證整體數據分析工作的效率。除此之外，在這一部分還需要注意一點，人工智能技術的數據分析功能發展還不夠成熟，例如在模糊推理方面，其與機械工程的連接往往存在著不穩定性，這也會限制其數據處理能力，所以相關人士應加強對這一問題的重視。

2.4 利用模糊推理系統進行計算

正如前文所說，人工智能包括邏輯性思維系統以及模糊推理系統，這兩個系統充分體現了人工智能的優勢，在電子信息技術快速發展的背景下，機械電子工程已經對人工智能技術進行了良好的應用，主要原因之一就在于利用模糊推理系統進行計算能提升工作效率。

具體的說，模糊推理系統對信息處理的能力遠超于計算機，同時其理論基礎較為深厚，一旦與設計數據進行結合，就可以快速處理電子產品的大量信息，有利于產品質量的提升。除此之外，對于模糊推理系統而言，其還可以對人體大腦的判斷功能進行模仿，加快對信息進行推理的效率，進而通過語言表達信息數據，最大程度的接近連續函數，對信息進行計算。不過，在實際應用的過程中，模糊推理系統還存在著一定的不完善處，例如，其不具備較高的精確計算數據能力，這也有待于相關工作人員的進一步研究。

2.5 利用神經網絡系統來存儲數據

利用神經網絡系統能夠對數據進行存儲，這也是其具體的優勢之一。作為人工智能中最具代表性的功能之一，神經網絡系統可幫助工業企業獲取網絡信息，在神經網絡系統的基礎下，機電一體化系統能夠在對信息進行存儲的基礎上，執行動態電子設計數據，經過協同處理，能對神經系統中的神經元進行響應，改進工作過程，對人類神經系統進行模擬，提升系統存儲數據的透明度及穩定性。

2.6 對設備故障進行診斷

雖然人工智能在國內的發展速度較快，但是其技術水平還無法與發達國家相提并論，所以在機械電子工程領域，人工智能的應用往往會出現不穩定的情況，導致故障的出現，但是在機械電子工程中，人工智能在出現故障后能夠快速診斷故障，無論是程序化技術還是自動化技術都可以構建故障系統。在一般情況下，故障系統都以案例分析為主，同時還包括人機交互界面，通過各個環節的合作，能完善故障診斷體系。通過數據分析也可以提升計算的可信度，有利于相關工作人員對機械電子工程的故障進行診斷，處理，間接保證機械電子工程的工作效率。

2.7 自動識別技術的應用

在人工智能技術中還包括著自動識別技術，自動識別技術較為重要，在機械電子工程領域對自動是被技術進行應用，能夠快速讀取作業對象，從而合理開展具有針對性的作業操作，并提升操作效率。自動識別技術以計算機為基礎，因為計算機具備智能技術，除此之外，自動識別技術與激光掃描技術也息息相關，可以提升數據的準確性，但是在對對象進行識別的實踐工作中，由于自動識別技術的發展還不夠成熟，因此往往會受到環境條件的影響，針對這種情況，相關人員應在明確工作環境的基礎上在對自動識別技術進行應用，從而確保作業操作的精準性。

3 結論

綜上所述，近幾年來機械電子工程得到了發展，其與工業息息相關，不僅僅包括自動化工程，同時還具有機電一體化的特征。人工智能包括邏輯性思維系統以及模糊推理系統，這兩個系統豐富了機械電子工程的生產產品類型，應引起企業管理者的重視。