人工智能技术在机械电子工程领域的应用

鲁芸 朱慧

摘 要：目前，科学技术的不断发展，人工智能的发展也是一个快速发展的趋势，已被广泛应用于各个领域，机电工程的发展也将呈现出新的发展趋势，传统机械工程随着信息技术的融合，它逐渐向智能化方向发展。机电一体化工程与人工智能技术的融合主要是针对机电工程特点与机械系统功能之间的联系以及信息的有效连接。在目前的机电一体化工程中，通过引入人工智能的相关概念，将使操作更加容易，并形成新技术，这将成为未来发展的一个重要趋势。

关键词：人工智能 智能技术 机械电子

1机械电子工程及人工智能的内涵

1.1机械电子工程

机电工程学科起源于20世纪。它是机械工程，电子工程和智能技术相结合的新兴开发领域。机电工程的发展分为三个阶段。第一阶段是发展的初级阶段。主导机械电子的发展是手动的，机械操作是手动完成的。第二阶段是以装配线生产模式为特征的工业革命阶段。生产线的生产模式不需要工人了解所有的流程，只需要了解他们负责的链接。这种分工明确的工作方式不仅提高了生产效率，也解放了人们的双手。第三阶段是现代机械和电子工业的阶段，使机器设备能够完美地满足人们的生产和生活需求，为机电工程的发展带来巨大的机遇。

1.2人工智能

人工智能是21世纪最伟大的科学之一。它是综合控制论，计算机科学，心理学和语言学等多学科的交叉学科。人工智能的发展尚未形成统一的定义。作者认为，人工智能是研究如何使计算机模拟人类智能的科学技术。其核心是通过计算机模拟人类思维来帮助人类处理实际问题。目前，计算机的主要发展方向是人工智能，已成为世界三大领先技术之一。随着互联网技术的不断发展，人工智能技术在各个领域取得了显着成果。人工智能逐渐从单一的实体演变为分布式实体，为人工智能的发展提供了新的方向。

2机械电子工程和人工智能的关系

机电系统在大多数情况下体现了它们固有的不稳定性或相应的非线性，所以如果你想描述复杂系统中的输入和输出关系并不是一件容易的事情。在这个过程中，通常使用以下三种方法：（1）通过物理方程建立和形成数学关系；（2）充分运用丰富的经验和相关理论建立法治基础；（3）结合实践，积累经验，形成长期过程中的固有知识。定义数学推导和理论分析，并以此为指导，同时促进分析数学的研究，促进系统因果关系方法的建立。该方法的特点是密封性好，精度高，但有限。应用范围只能应用在线性常数等相对简单相应的系统中。如果系统更加复杂，则无法顺利获得数学分析公式。即使获得了数学公式，也往往由于许多因素，如不确定性，非线性等因素而无法使计算顺利进行。增加了该过程的复杂性。面对无法应用分析数学解决问题，人工智能可以很好地解决这个问题，同时为它提供了一种新的方法。

当建立相对复杂的相应系统模型时，其神经网络和模糊逻辑系统是实现预期目的的两种方式。前者采用人脑模拟，后接相应的语言信息处理，其特点是物理意义更加明显；后者是指相应的人体神经结构，然后是数字信号加适当的处理。这个系统主要是通过规则和方法来实现信息存储的目的，前者是通过分布式的方式实现这个目的。神经网络在输出阶段的每个神经元之间都有固定的连接形式，因此总体上有相当多的计算量。但是，模糊逻辑系统的对应连接并不属于固定形式，因此不受其限制，计算量较小。但是，如果我们看看输入和输出的精度，神经网络的相应精度就会更高，同时可以看到光滑的曲面。此时，模糊逻辑系统不具备这样的精度。

2.1改善机械电子工程的核心理念

机电工程的发展对当前的社会发展起着重要的作用。但是，它无法满足当前技术方面的社会需求。实际应用过程中存在很大的不确定性。在系统的输入和输出中，总共会遇到各种问题。使用人工智能技术可以更新传统的核心概念。机械和电子工程在系统的自动控制方面存在很大问题，人工智能可以通过网络系统地模拟人脑结构。因此，在机电工程中，人工智能系统可以分析和处理系统中的信号，促进机电工程的发展。

2.2人工智能实现对系统内信号的自动识别

人工智能可以实现系统中各种信号的自动识别。识别后可对相关数据进行分析处理，使机械电子工程系统能够有效组织数据，提高数据信息处理的效率和准确性。利用人工智能建立的机械电子工程系统可以有效提高生产效率，扩大使用空间。

3人工智能在机械电子工程中的应用技术

人工智能技术在机电工程中最具代表性的应用主要包括神经网络系统和模糊推理系统两个方面。这两方面的应用主要是为了解决机电一体化系统的非线性和不稳定性问题。

3.1神经网络系统

人类使用由身体中无数神经元组成的神经网络系统来完成思维过程。当我们的身体接收到信号并将其传递给神经网络系统时，系统会根据个人的认知对其进行微调。处理并最终反馈。整个思维过程发生在神经网络系统中。机电一体化工程中的神经网络系统是模仿人体神经系统而形成的电子信息系统。神经网络系统能够在一定程度上达到更加真实的效果，对数字化信息进行分析，通过专门的算法获得相应的处理结果，然后分析并获取关联的特殊值，最终生成相关函数。

3.2模糊推理

模糊推理系统是一种基于行为的仿生推理方法，主要用于求解模糊现象的复杂推理问题，在智能信息处理中具有很大的潜力。整个过程就是模仿人们的综合判断，处理传统数学方法难以解决的模糊信息处理问题，如温度调节和变化的非线性问题。

5结论

将人工智能与机电工程相结合是一个不可避免的过程，并且它一直被广泛使用。随着信息时代的到来和各学科的创新与融合，为我国产业转型下机电产业的发展提供了有力保障。当然，它不限于机械和电子工程。未来，随着科学技术的发展，人工智能将不可避免地与机电工程紧密结合，以满足更复杂的系统设计，更精确的输出结果以及更智能和灵活的处理。这种整合和互补注定将成为未来机电工程的发展趋势。

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