人工智能技術在機械電子工程領域的應用探析

崔 娜

（鐵嶺師范高等專科學校，遼寧 鐵嶺 112000）

隨著經濟的不斷發展，社會的生產力獲得了非常顯著的提升。根據我國當前的機械電子工程發展情況來看，各種現代化技術的應用，有效推動了傳統領域的改革，將機械電子工程引入了全新的現代機械電子工業中。當前，現代電子技術的廣泛應用，逐漸將機械電子工程領域推向了智能化，尤其是人工智能出現以來，該技術就在機電工程領域獲得了非常廣泛的發展空間，對提升機電工程領域實際生產力有著非常重要的實際意義。

1 現代人工智能技術在機械電子工程中應用的重要意義

1.1 滿足對機械電子系統的高精度控制需求

現代機械電子工程模塊優化設計要求實現精確化數據控制，但在機械電子系統正常運行過程中，外部客觀數據變化等因素會影響機械電子系統運行的安全穩定。因此，結合機械電子系統運行，不斷優化調整系統功能中的數據信息非常重要。應用現代人工智能技術后，可以利用人工智能技術高精度地控制機械電子系統的功能數據信息，從而實現數據的優化調整，提升機械電子工程的工作質量和工作效率。

1.2 具有處理模糊信息和構建協作體系能力

人工智能是指由人制造出來的機器所表現出來的智能。應用人工智能技術，能夠使機器具有跟人類似的感知、推理、判斷、決策等能力，可以處理很多未知問題。應用人工智能相關技術，可利用模糊的推理形式來展開邏輯運算，并不用對具體的準確數據進行精確運算。在計算機網絡中，包含很多的模糊信息，如果不能對相關信息進行判斷和處理，就會給網絡安全管理帶來較大難度。應用人工智能技術，可以將互聯網中巨量的模糊信息進行判斷和處理，能有效提升網絡安全管理能力。應用人工智能技術，可以使機器各系統之間具備相互協作的能力。由于計算機網絡的基本結構較復雜，且涉及的范圍很廣，因此大大增加了網絡管理的難度。應用人工智能技術，可以根據網絡的結構功能，對網絡信息進行分類管理，實現網絡系統的分級管理。對網絡系統進行分級管理，除了要將具體的網絡系統分成多個層級并對各級系統進行科學管理外，還要使各級系統之間能夠相互協調。通過應用人工智能技術，可以使各系統之間具備相互協作的能力，能夠更好地提升網絡各級管理的協作能力[1]。

1.3 提高機械電子設備的穩定性

機械電子設備運行的穩定性會直接影響其工作質量，而設備的穩定性是由機械電子系統穩定性決定的。在傳統的工作模式中，技術人員往往需要通過傳統解析方法控制系統穩定，但其作用發揮不大，無法實現對整個系統的全面性、精確性控制。利用現代人工智能技術，則可以實現對數據的快速分析處理，即使系統輸入輸出的信息具有極強的復雜性和海量性，技術人員也可以利用人工智能技術實現數據的高效處理，從而充分保障系統穩定、提高機械電子設備運行效率。

1.4 具有一定的學習能力和處理非線性問題的能力

由于人工智能具有一定的學習能力，因此應用人工智能技術可使機械電子設備在信息搜索、數據優化、邏輯推演等方面的功能越來越強大。在計算機網絡中包含大量的信息，雖然這些信息往往看起來很簡單，但信息的背后卻蘊含著比較豐富的內涵和意義。能夠高效地對繁雜的信息進行檢索、分析、篩選、優化、提煉、判斷，是人工智能得天獨厚的優勢。應用人工智能技術，可以使機械電子設備能夠通過模仿人類進行邏輯推演，解決非線性的問題。利用人工智能處理非線性問題，先將有價值的信息篩選出來，然后通過高效地學習，進一步分析、推演、判斷信息中所蘊含的內涵和意義，最終實現對信息的優化處理。隨著人工智能相關技術的不斷發展，將人工智能應用于機械電子工程領域也不斷地取得了突破[2]。

2 人工智能、機電工程的聯系

當前人工智能技術和機電工程之間存在的關系主要體現在以下幾個方面：

1.人工智能在應用過程中一般是以計算機的基礎理論作為根據，其他各種全新的信息技術輔助，因此利用人工智能，可以保證提升機械工程生產中數據的準確性，提升機電工程生產的實際效率和質量。同時應用人工智能能夠減少人工生產中容易出現的各種失誤，保證人員安全的同時，可以提高生產效率。在傳統的機電生產過程中，由于缺少先進技術和設備，導致生產人員在實際操作的時候，工作量非常大，并且勞動強度、壓力也比較大，嚴重影響了該領域實現更好的發展。而人工智能的加入，實現了精細化的管理，對生產產生的數據實現了更加科學、合理的處理，同時利用合理的邏輯思維能力，對生產的運轉實現了更加合理的規劃，更加有效地提升了機電工程的運轉質量和水平。

2.不穩定性是機電工程的主要缺陷之一，在以往的機械工程中，主要是應用解析法對系統不穩定性實施控制與調節，但是在精確度上難以保證，因此在調節能力和效果方面非常優先。而二者的有效結合，能夠將計算機技術作為基礎，實現對數據的高效、準確處理，很好地解決了以往機電工程中的不足。在實際操作中，通過采用人工智能神經網絡模式，對機電系統實施準確控制，進而保證系統的穩定運行。

3 人工智能技術在機械電子工程領域的應用措施

3.1 在故障診斷中的應用

借助學習功能，AI 系統能夠通過對海量的信息進行分析，解決多樣化的問題，提高系統的智能化運行水平。基于此，將機器學習AI 核心技術應用到機械電子工程領域，可以幫助自動化系統更快、更準確地根據設備運行參數識別故障，達到故障診斷的效果，有助于機械電子生產設備運維水平的提升。在此過程中，可以先借助訓練模型，結合自動化生產設備容易出現和可能出現的故障，對AI 系統進行訓練，使其能夠通過捕捉異常的設備運行參數來識別已經存在的故障以及未來的故障風險，促進機械電子工程領域的優化發展。

3.2 在大型商場智能監控系統中的應用

商場是人員密集場所，在商場中安裝監控系統對于做好商場安全管理具有重要意義。目前，大型商場的監控需求不斷提升。在人工智能技術的支持下，可以在商場監控系統中加入智能識別技術，這對高效識別商場攝像頭所采集的圖像信息，從而掌控商場情況具有重要作用。同時，通過機械電子設備采集信息，可以將信息傳遞至監控中心處理設備，然后利用人工智能進行數據的分析、統計并輸出結果，能夠形成數據表或智能化曲線、動態圖像等，以供商場管理人員、安保人員查看。通過智能監控技術，極大地降低了大型商場的管理難度，提高了商場管理質量和安全保障能力，從而為人們提供安心、安全的商場環境。

3.3 在分析數據中的應用

在當前大數據的時代背景下，只要是參與到生產過程中，就會產生大量的數據，將人工智能、機電工程相關技術有效結合在一起，能夠及時、有效地對數據進行分析。以“模糊系統”為例，該系統主要是以相關的理論基礎，和設計好的特定數據相結合，其具有的優勢就是可以對一些模糊細節產生數據進行處理，將其應用于機電工程中，就可以實現對大批量數據分類處理，并且將其中具有一定實際價值的數據提取出來，再將這些信息應用于實際的產品生產中，以此保證能夠控制好實際生產質量。這種系統也就是人工智能技術在機電工程中的一種應用體現，其能夠模擬人類大腦處理信息時的判斷、推理過程，并且通過計算機將最后的結果表達出來[3]。

3.4 在信息安全建設中的應用

就目前來看，90%以上的工控系統無法實現主動識別和追溯信息安全威脅，只能在安全威脅造成一定后果之后才會采取防護行動，主觀能動性水平較低。因此，為了保證機械電子工程領域的健康發展，人們可以通過將AI 技術應用到配套的生產控制系統信息安全防護建設中，幫助防護系統主動識別、排除、追溯信息安全威脅，增強機械電子工程領域生產作業的穩定性和安全性。在此過程中，可以借助AI 學習技術，用當前在自動化生產控制系統中常見的安全威脅信息對AI 學習模型進行訓練，建立出安全防護系統的黑名單、白名單，使機電一體化信息安全防護系統能夠精準地識別和追溯安全威脅，增強防護系統的主觀能動性，提升機械電子工程領域的發展水平。

3.5 在數據儲存中的應用

將人工智能應用在機電工程中，能夠實施對數據的儲存，在儲存的過程中，一般是借助神經網絡相關的系統。這種對數據信息的儲存，也是人工智能在機電工程領域應用的一種體現。如神經網絡系統中，機電工程能夠獲取、儲存一些比較重要的生產數據，并且還可以對系統中提出的各種命令進行有效執行，以此保證機電工程生產產生的大量動態數據，能夠實現及時有效的處理。神經網絡相關系統在應用的時候，需要應用網絡中的各個神經元，對生產數據進行及時處理，最大限度地模擬人類大腦，加強數據處理的準確性、穩定性。如汽車車身中的智能“傳感器”，能夠對空氣質量、空氣中包含的二氧化碳等進行測試。主要原理是利用汽車中的智能氣體傳感器，通過神經網絡，對氣體進行識別，并且通過反復的訓練，對各個神經元的權重進行修正，以此保證能夠得到適合的映射關系，這樣就可以實現正確輸出[4]。

3.6 在煤礦開采中的應用

現代人工智能技術在機械電子工程的實際應用中，煤礦開采是重要的應用領域。在現代技術發展的背景下，煤礦開采不斷向自動化、智能化方向發展。借助智能化的機械電子設備，能夠實現對煤礦開采過程的智能化操控，在有效滿足生產需求的同時，也有效提高了煤礦開采施工的安全性。在人工智能技術的支持下，可以通過下達一系列智能化的生產操控指令，將開采設備在運行過程中產生的信息數據通過無線設備傳輸至計算機中，并對信息數據進行智能分析和整理，從而充分了解生產現狀及生產需求，并且能夠以此為依據進行設備狀態的自動化、智能化調控，確保設備保持最佳生產狀態，提高生產效率。

3.7 人工智能在機械電子工程成本管理中的應用

在人工智能與機械電子工程有機結合過程中要考慮成本這一因素，機械電子工程在實際應用中的成本較高，引入人工智能的目的之一就是為了降低成本。因此，如何劃分成本也是引入人工智能技術過程中不可忽略的一步。成本主要分為加工成本和產品成本。機械加工成本是指為了謀求生產發展降低的價格、企業所有者的利潤降低的和對員工支出的總費用，而在生產中的其余費用是否包含在內，還需要從另外兩個方面進行考慮。一方面是可以進入企業加工產品成本的，但是前提是在實際生產中確實產生了額外的費用，比如由于機器故障產生的費用；另一方面是在實際生產當中與產品生產無直接關系而產生的成本是不能被算進成本里的，另外，以企業為單位的集體活動產生的費用也是包含在成本里的，屬于機械加工產品成本的一部分[5]。

3.8 在機械生產中的應用

在實際的生產中，經常會出現各種各樣的突發情況，而有效地應用人工智能，能夠實現將生產和相關工作人員的經驗有效結合在一起，及時地調整生產策略，以此保證生產能夠高質量、高效率地完成。但是在實際的生產工作中，最重要的就是需要具體操作人員，真正了解人工智能的價值，以及在應用過程中的注意事項，尤其是上述提到的神經系統、模糊系統等，只有保證操作人員真正對這些技術實際價值有充分的認識，才能夠保證人工智能更加有效地應用在生產中。

在時代發展與科技進步背景下，人工智能技術擁有廣闊前景，它在機械電子工程領域的應用也將是帶動機械電子工程順應時代發展的必然路徑。現階段，人工智能技術在機械電子工程領域的應用呈現出了巨大優勢，但其實現成熟發展與普及應用仍舊有一段距離。因此，相關技術人員應當加強對機械電子工程人工智能技術應用的研究，使人工智能技術在該領域發揮更高的實踐應用價值。