人工智能與機電自動化的融合發展探討

摘 要：文章針對“人工智能與機電自動化的融合發展”進行研究，旨在順應時代發展趨勢，探索人工智能與機電自動化融合發展的方向和路徑。文章從視覺識別應用、專家控制系統、模糊控制系統等層面，分析了人工智能與機電自動化融合發展的方向。文章還詳細介紹了基于人工智能搭建機電自動化智能控制結構與基于人工智能搭建機電自動化故障預警與智能診斷系統的具體思路和方法，探索了人工智能與機電自動化融合發展的路徑。文章提及的觀點和方法可以為人工智能與機電自動化融合發展提供新的思路，從新的角度推動機電自動化領域的發展。

關鍵詞：人工智能 機電自動化 融合發展

1 人工智能與機電自動化融合發展的方向

1.1 視覺識別應用

視覺識別技術的原理是計算機模擬人類的視覺功能，通過精準識別和收集指定事物相關數據信息，分析運動動態[1]。視覺識別技術涉及圖像采集、分析處理和信息輸出等方面的功能，這些功能都需要得到計算機系統的支持。目前，人工智能技術與機電自動化融合發展的一個重要方向就是視覺識別應用。如，汽車生產、機器人等領域中，視覺識別應用發揮了重要的作用，為機電自動化發展和工業生產提速作出了極大貢獻。以汽車生產控制領域為例，企業將智能機器人與視覺識別應用結合在一起，使生產線編程擴機系統能夠高度精準化地完成測量、識別、定位任務。有了人工智能技術的支持，汽車生產控制系統可以憑借視覺識別應用鎖定某一點位，由計算機系統和激光掃描裝置全方位掃描車身，精準計算車身數據，再由智能系統將相關數據傳輸到機器人控制中樞，機器人可以判斷和檢驗數據的準確性。從整個流程來看，視覺識別應用展現了人工智能技術應用于機電自動化發展的新方向，實現了機電自動化精準檢測和控制的效果。

1.2 專家控制系統

人工智能技術在機電自動化中的另一個應用方向是專家控制系統，即利用人工智能技術與專家經驗結合在一起，以提升機電自動化水平[2]。從現實情況來看，由人工設計的機電自動化控制系統可能出現一些問題，導致自動化控制優勢很難充分體現。如今，人工智能技術與機電自動化融合發展，可以大幅度提升機電自動化控制的效率，保證機電自動化運行的質量。以機電自動化故障診斷為例，人工智能技術的應用能夠有效提升專家控制系統的運行效率和質量。首先，融合人工智能技術的專家控制系統能夠精準檢測機電設備中的特征信號。其次，融合人工智能技術的專家控制系統能夠匯總分析檢測結果，找到機電設備及自動化系統存在的問題，給出故障信息。最后，融合人工智能技術的專家控制系統能夠全方位監測和識別機電自動化系統的運行狀態，根據故障信息運行相應的解決方案。人工智能技術在機電設備專家智能診斷中的應用，可以更加全面精準地檢測機電設備的運行情況，收集關于設備位置、狀態信息等方面的數據。如果再配合傳感器裝置等，可以獲得關于機電設備溫度檢測、壓力檢測等方面的數據信息。在各方面信息數據的支持下，機電設備專家智能診斷系統可以更加精準地定位機電設備故障位置，分析故障類型及相關信息，找到機電設備出現故障的原因，自動運行故障排除方案。

1.3 模糊控制系統

模糊控制系統是依托計算機控制技術，以模糊語言形式形成的閉環結構數字控制系統。模糊控制系統在機電設備和自動化系統中能夠充分發揮作用，離不開模糊控制器的支持和保障[3]。如果將模糊控制系統運用于機電設備溫濕度控制系統中，可以確保機電設備在模糊控制理論和系統算法的支持下自動調節溫濕度。一般來說，模糊控制系統是由執行機構、I/O接口、控制器、測量裝置組成[4]。模糊控制系統中直流電動機、交流電動機、伺服電動機、各類氣動調節閥、液壓馬達、液壓閥等部件組成了執行機構，主要負責執行指令；I/O接口是控制器的輸入/輸出接口，在模糊控制系統中主要作為模/數、數/模轉換單元存在，主要用來協助完成模糊邏輯處理的“非模糊化”過程；由檢測元件、模擬測量儀器、傳感器組成的測量裝置在模糊控制系統中主要用來將被控對象的各類非電量轉變成電流、壓力等電信號。明確模糊控制系統的組成后，可嘗試引入人工智能技術，對整個系統進行優化。

2 人工智能與機電自動化融合發展的路徑

2.1 基于人工智能搭建機電自動化智能控制結構

2.1.1 硬件設計

智能機器人作為智能機電設備中比較重要的組成部分，可以成為人工智能技術與機電自動化融合發展的切入點[5]。技術人員可以將人工智能技術運用于智能機電設備自動化硬件設計中，使人工智能技術得以充分發揮自身優勢。一般來說，智能機電設備自動化硬件包括EPEC控制器與無線遙控器等。從智能機電設備中EPEC控制器設計的角度來看，技術人員可以在基于人工智能搭建的機電自動化智能控制結構中，利用系統和算法優化無線遙控終端和EPEC控制器的運行機制，實現由無線遙控終端發布控制指令，對EPEC控制器進行點動控制和運動控制。通過這種方式高效運行關節位置開環控制系統和關節位置閉環控制系統，使智能機器人能夠精準靈活地完成關節運動。

2.1.2 自適應跟隨控制

智能機器人配備傾角傳感器，能夠更好地感知運動軌跡，高效完成工作任務。其技術原理是將目標角度值作為位置閉環控制系統的輸入，與傾角傳感器的測量值形成位置閉環控制系統（見圖1）。

當智能機器人運動時，受到位置閉環控制系統的影響，機械手運動軌跡將會保持始終與工作面垂直的狀態。在機電自動化控制中，技術人員可以借助無線遙控手柄來控制位置閉環系統的目標值，以便能夠隨時改變智能機器人的運動軌跡。位置閉環控制系統是由EPEC控制器、液壓馬達、負載敏感比例多路換向閥、傾角傳感器及比例放大器組成[6]。在人工智能與機電自動化融合發展的趨勢下，可以借助人工智能技術對位置閉環控制系統的運控模式進行優化和更新，使無線遙控器能夠更好地控制EPEC控制器。位置閉環控制系統運行過程涉及的技術要點是在人工智能技術的支持下無線遙控器將會給EPEC控制器自動發送指令，指令中給出的具體運動速度將會在EPEC控制器的定時周期內轉換為坐標系中的目標位置。系統可以利用算法自動解析目標位置數據，解算出機器人大臂、小臂與其初始狀態之間的夾角以及傾角傳感器的實時測量數值。EPEC控制器會自動計算夾角與實時測量值的差值，從而得到比較準確的控制量。由位置閉環控制系統自動運行線性化算法計算出EPEC控制器PWM輸出模塊的占空比。EPEC控制器將按照計算出的數值輸出電壓信號，信號經功率放大器放大之后，傳輸至負載敏感比例多路換向閥。經過一系列操作使位置閉環控制系統完成驅動液壓馬達控制器的任務。

2.1.3 閉環控制系統優化

基于人工智能搭建機電自動化智能控制結構的過程中，借助人工智能技術優化位置閉環控制系統是提升系統響應速度的有效手段[7]。開展這項工作時，可從改變比例環節的系數入手，通過調整比例系數和積分系數，消除位置閉環控制系統存在的穩態誤差。之所以這樣做是因為調整比例系數和積分系數能夠改變位置閉環控制系統的超調量和調節時間，消除響應滯后對控制系統產生的負面影響。完成這一操作之后，即可增強位置閉環控制系統的整體穩定性和系統響應速度。

2.2 基于人工智能搭建機電自動化故障預警與智能診斷系統

2.2.1 系統架構與功能設計

基于人工智能搭建機電自動化故障預警與智能診斷系統，可從系統總體架構、數據采集與預處理、特征提取與模型構建、預警與智能診斷等方面入手。搭建基于人工智能的機電自動化故障預警與智能診斷系統的關鍵在于設計機電設備故障預警與智能化判別系統。技術人員應從數據搜集單元、前期處理單元、特性抽取單元、故障分析單元及預警單元等角度入手，構建機電自動化故障預警與智能診斷系統。發揮數據搜集組件的作用和價值，及時獲取機電設備運行過程中產生的震動、氣溫、壓強等一系列數據；發揮預處理組件的作用和價值，對獲得的相關信息進行凈化，使這些數據能夠傳輸到其他位置；發揮特征抽取模塊的作用和價值，在信號處理技術和機器學習算法的支持下從獲取的數據信息中萃取核心故障特性；發揮故障分析單元即預警單元的作用和價值，基于萃取出的核心故障特性建立分類或回歸模型，依托模型判斷故障類型。在系統自動判別故障類型的過程中，也會檢測機電自動化系統運行產生的輸出結果是否超出界限值。一旦超出界限值，系統將會自動預警，同時及時采取措施。

2.2.2 算法選擇

機電設備故障預警與智能化判別系統搭建完成之后，需要利用卷積神經網絡和循環神經網絡等基于人工智能的深度學習算法對系統進行優化。對于機電設備故障預警與智能化判別系統來說，卷積神經網絡這種深度學習算法比較合適。這是因為使用卷積神經網絡深度學習算法之后，機電設備故障預警與智能化判別系統識別、判定和處理故障的精準性、效率和質量等方面都得到了改善。

2.2.3 實驗設計與數據驗證

依托人工智能技術系統可以自動收集運行過程中產生的信息。這些信息中包含了正常與異常狀況下振動信息、溫度讀數、壓力值等方面的運行數據。技術人員可以利用獲取的數據訓練卷積神經網絡深度學習算法模型，使基于人工智能搭建的機電自動化故障預警與智能診斷系統表現出更加強勁的效能。在一次次的訓練中，卷積神經網絡深度學習算法模型能夠自動調整網絡架構、調整學習速率等核心參數，不斷提升故障識別、診斷、處理的效率和精準度。得到最佳算法模型之后，技術人員可以利用基于人工智能搭建的機電自動化故障預警與智能診斷系統進行故障預警與診斷測試。例如，技術人員利用算法模型對機電自動化系統運行狀態開展故障預警與診斷測試工作，測試過程中發現“軸承損壞”故障類型的預警時間在30min左右，智能診斷程序給出的診斷結果是軸承損壞，人工驗證的結果也是軸承損壞；“皮帶撕裂”故障類型的預警時間在15min左右，智能診斷程序給出的診斷結果是皮帶撕裂，人工驗證的結果也是皮帶撕裂；“電機過熱”故障類型的預警時間在5min左右，智能診斷程序給出的診斷結果是電機過熱，人工驗證的結果也是電機過熱。從智能故障診斷的測試結果可以發現，基于人工智能搭建的機電自動化故障預警與智能診斷系統在卷積神經網絡深度學習算法模型的支持下，得到的診斷結果比較準確。

2.2.4 系統實現與測試

基于卷積神經網絡深度學習算法模型等人工智能技術搭建的機電自動化故障預警與智能診斷系統具備了數據收集、前期處理、特性抽取、問題診斷及預先警報等多方面的功能。該系統在人工智能技術與機電自動化的融合發展模式下功能更加強大，尤其是在故障精準判別方面。在該系統的支持下，機電自動化運行過程中軸承破損、皮帶斷裂、電動機超溫等多種類型的故障，識別和診斷的時間有效降低，精準度得到明顯提升。通過對實驗測試結果進行分析和匯總可以發現，該系統運用之后，機電自動化系統運行過程中故障判別準確率已經超過90%。這不僅可以有效降低技術人員的工作壓力，也能夠產生更好的效益。從未來發展前景的角度來看，基于卷積神經網絡深度學習算法模型等人工智能技術搭建的機電自動化故障預警與智能診斷系統可用于實時監測與預警、智能診斷與維修建議、提高生產效率與安全性等方面。該系統未來在廣泛推廣時，可嘗試采用尖端的感知器技術與訊息處理算法解決海量數據快速精準高效處理方面產生的問題；采用多模型融合系統構建功能更加強大的故障判別模型，使系統能夠快速判定更多類型的故障問題。

3 結語

在當今時代背景下，人工智能與機電自動化的融合發展是大勢所趨。技術人員可以嘗試將人工智能算法模型引入到機電自動化智能控制結構和機電自動化故障預警與智能診斷系統中，借助先進的技術手段和設備提升系統運行的水平和質量。文章從不同角度對人工智能與機電自動化的融合發展進行探討，提出了比較科學合理的觀點，也梳理了流程和操作程序。這些成果都能夠為相關領域的發展作出貢獻，使技術人員得以參考借鑒有價值的內容，進一步優化機電自動化系統和程序，助推我國機電自動化技術進入一個新的發展階段。

參考文獻：

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[4]林呂鵬.人工智能技術融入機械設計及自動化的策略[J].鞋類工藝與設計，2025，5（2）：117-119.

[5]趙得學，王洪生.基于人工智能的機電設備自動化控制系統設計與實現[J].現代制造技術與裝備，2024，60（6）：207-209.

[6]呂愛英.人工智能在機械設計制造及自動化中的應用分析[J].中國設備工程，2024（8）：269-271.

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