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要想使機械電子工程得到健康穩定的發展,就要不斷地加強機械電子工程的創新,運用人工智能技術,將其進行融合,對產品的性能進行優化和改善,進而促進人工智能技術在機械電子工程領域的作用得到充分的發展,讓機械電子工程得到更好的應用。加強人工智能技術在機械電子工程中的應用分析具有重要的現實意義。
隨著國家科學技術的飛速發展,對于人工智能、技術的研究,也能夠得以不斷提升,但是人工智能技術依然是處于初級發展階段,以人工智能技術作為理論技術得以全新的發展,使得人工智能技術、其他系統的發展空間能夠更加開闊,并且能夠模仿相關的智能性任務。譬如語言的理解能力,往往也會被稱為機器學習。人工智能技術不僅能夠使科學、網絡二者高度融合,特別是在多個領域得以創新發展,比如以符號進行計算、語言進行識別、模式識別等方面已日益成為人工智能今后發展的重要領域了。除此以外,人工智能技術在滿足科學、工程等相關復雜計算的同時,還能夠強化多方面的經驗學習,對于相同問題提出一些解決問題的經驗,能夠獲取知識、策略等,從而在遇到相似的問題時,能夠以相關知識、經驗、技術來解決這些實際問題,這樣的功能被稱為連續型學習。對于連續性學習而言,人工智能技術不僅能夠從經驗中總結出有關的經驗、規律,然后在此基礎上進行革新、創造,使得計算機在學習、實踐等方面的問題,不僅僅需要按照經驗、知識等方面的積累,能夠實現從量變到質變,最終達到科學探索的目的[1]。
(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)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。
(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。
(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[2]。
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。