人工智能技術在機械領域中的應用探討

孫貴波

摘要：近年來，經濟快速發展，科技水平不斷提高，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。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;機械領域;應用

引言

人工智能呈現出明顯的綜合性，計算機科學、生理學、哲學等均是有所涉及的。當前針對人工智能的相關要求正在深入展開，而且涵蓋的領域是較多的，機器視覺、專家系統等均是研究的重點。不管是針對哪個方向進行研究，基本特點均是相同的，就是讓機器能夠主動學習和提高自動化控制能力。針對人工智能技術展開深入研究，并將其在機械電子工程中加以應用，這樣可以使得人工智能發展速度持續加快，應用范圍切實拓展，同時能夠實現技術創新，這對科技發展能夠起到較大的促進作用。

1人工智能技術概述

人工智能英文簡稱AI，又稱作機器智能、智械。指的是在對計算機程序進行不斷模擬開發的基礎上，通過功能的延伸，使機器在邏輯思維、行為方式上表現出人類所具有的智慧。基于人工智能目標要求，其研究領域已經從計算機科學拓展到了心理學、語言學、哲學、生物學、等學科領域。在人工智能強大的機器學習作用下，一些繁雜而困難的工作可以由人工智能替代人力，這樣不僅可以大大減輕人力工作負擔，更有助于工作效率的提升。在倡導以計算機技術創新發展，實現產業轉型升級的新時代背景下，人工智能作為一門新興技術形式，憑借自身強大的功能優勢，已經成為了如今互聯網行業的熱點話題，是引領社會信息化升級發展的潮流所在。

2人工智能技術在機械領域中的應用探討

2.1人工智能在機械設計制造及其自動化中機械設計的應用

在現代機械設計制造及其自動化發展過程中，傳統的設計理念與現代化設計理念在各個層面上都有著很大的不同，尤其現代機械設計中，其每個層面都對計算機技術進行了融入應用，而傳統設計模式已經無法滿足當前快速發展和日漸提升的實際需求，機械設計領域需要根據實際要求和多元化發展趨勢，運用人工智能技術進行系統的多元化開發，在設計過程中，要力求能夠實現整個過程的自動化，降低設計中主觀因素所造成的影響。另外，相比傳統設計模式，現代機械設計中人工智能技術的應用能夠長期連續的工作，降低對人力資源的成本，而且其儲存空間較大，有著不同的信息存儲方法，便于信息的調閱和各項數據的學習應用。目前，汽車制造行業、飛機制造行業都已經開始使用人工智能技術進行機械設計，并完成創造性機械設備零件的設計，在一定程度上摒棄了人類設計師思維的局限性，而且引入人工智能技術后，機械設計領域也開始向新的方向邁進。

2.2機械故障診斷

隨著社會生產力和科學技術的不斷發展，機械設備、設施變得越來越復雜，機械設備一旦發生故障，檢修人員很難通過人工方法快速查明故障來源，導致應用該設備的個人或集體蒙受損失。人工智能技術的加入，很好地解決了這一問題。在人工智能技術與機械故障診斷的融合下，領域專家可以利用傳感器提取機械設備、設施易感部位的信息和狀態，根據各個機械部位的數據反饋，初步排查故障發生的原因和部位，判斷機械設備的工作是否正常。傳感器發揮作用的過程離不開人工智能技術，機械設備內部結構復雜、各類零件交錯縱橫，檢修人員雖然擁有根據零件組成判斷故障類型的能力，但在實際機械設備管理中，檢修人員卻無法讓視野直接抵達機械設備內部零件處。人工智能技術的運用可以幫助檢修人員，在機械設備發生故障失靈時，對機械設備內部零件和狀態展開分析，迅速整理出數據分析結果。領域專家即可通過這些原始數據，結合設備設施結構、系統故障歷史等信息展開故障計算，用較高的效率確定機械故障發生的原因和部位。目前人工智能與機械故障分析的應用技術還不夠完善，因此在實際管理過程中，可以采取人工智能技術整理故障數據和專家分析融合的方法，分析機械設備故障系統，以達到更好的分析效果。

2.3改善信息精準性

機械電子系統的穩定性并不是十分理想，生產過程中所要面對的生產環境也有明顯的差別，而且在整個生產過程中涉及到的數據信息非常多，經過一段時間的使用后，信息的輸入、輸出就難以保證精確，數據對應關系也無法清晰呈現出來。從傳統信息輸入來說，常見的方式有三種，即數學公式、規則庫以及知識學習。這些方式有著自身的優勢，但也存在明顯的不足，尤其是當條件較為復雜時，信息的準確輸入、輸出就很難實現，信息加工也變得較為繁瑣。而人工智能技術應用以后，則能夠通過人工神經網絡、模糊推理系統來對相關的信息進行識別，這樣就可使得信息查詢更為便捷。通過機械電子工程能夠對人體大腦進行模擬，利用人工神經網絡就可完成數據信息的收集工作，進而對其展開深入分析，如此就可使得信號數據處理有序展開，質量能夠大幅提高。對模糊推理系統予以應用后能夠構建起模糊語言、邏輯，進而針對語音信號展開分析，使得信息更為真實、精確，這樣就能夠使得數據處理的整體效率大幅提高，處理準度能夠達到要求，如此就可保證機械電子工程的生產效率切實提升，人工、生產方面的成本投入科研控制在合理范圍內，進而使得機械電子工程能夠保持更為穩健的發展。

2.4機械制造方案應用分析

在大型機械重工行業，通過人工智能技術可快速實現行業的技術產業升級，為行業發展提供良好的發展契機。但考慮行業涉及面較廣人工智能技術的應用過程中仍有阻礙，如目前大部分的企業、機構對于機械制造行業的發展趨勢的認知不明確，仍停留在自給自足的狀態，仍停留在傳統工藝水平上，對于新技術的接納度較低。造成行業發展緩慢，機電一體化發展水平受限。此外對于新技術理論理解不夠深入，只會原樣復制，不重視技術的分析，阻礙了機械制造業信息化進程的發展。因此在機械制造方案編制、設計過程中應考慮行業實際情況，不斷更新和優化技術結構，早日實現人工智能技術在機械制造方案中科學應用。

2.5優化電氣設備

電氣工程的自動化發展中要對人工智能予以充分應用，這樣可以使得電氣設備優化目標切實達成。將人工智能的作用切實發揮出來，可以使得優化時間大幅縮短，設備質量也能夠得到優化。從傳統優化角度來說，人員的專業程度并不需要太高，技術人員要對電路、電磁場之類的知識有所了解，同時應積累一定實踐經驗，能夠完成好方案設計工作，這樣就可達成設備優化目的。然而此種方式存在的問題是明顯的，那就是方案實行并不是十分穩定。而將人工智能技術加以應用后，就可對遺傳算法、專家系統等予以使用，如此就可保證傳統方式存在的弊端切實消除，電氣設備優化的目標真正達成。

結語

現階段，我國對于機械電子工程領域的重視程度加深，傳統的機械電子生產領域中，存在的問題還是較多的，為了有效的解決和改善生產模式，就必須要不斷的融合先進的科學技術。人工智能技術發展至今，已經逐漸的趨于成熟，將人工智能技術應用在機械電子工程領域中，能夠有效的提升該領域的作業模式，提升生產環節的自動化程度。

參考文獻

[1]余方.新時代下人工智能技術在機械工程領域中的應用研究——評《人工智能應用技術基礎》[J].鑄造，2020，69（09）：6-7.

[2]由龍昌.機械電子工程中人工智能技術的有效運用分析[J].內燃機與配件，2018（18）：222-223.

[3]劉琨.機械電子工程領域中的人工智能技術應用分析[J].信息與電腦（理論版），2018（11）：151-152.