试析机械电子工程的发展与人工智能的关系

魏强

【摘 要】新世纪以来，人工智能技术已经成为生产力的主要代表。作为我国的传统机械电子工程领域，能够与人工技术进行结合发展，是其进行行业竞争实力提升的成功表现。客观来讲，通过人工智能技术的应用，使得机械工程领域的设备生产，技术发展都有了新的变革。人工智能技术较大的提升了机械电子工程领域的生产效率。所以要深入地进行其技术的结合研究，确保机械电子工程领域能够得到更加广阔的发展前景。本文基于试析机械电子工程的发展与人工智能的关系展开论述。

【关键词】机械电子工程;发展;人工智能的关系

引言

现阶段我国科学技术发展迅速，智能化已经深入到各个领域，智能化技术已经存在于人们的身边，并且机械化工程已经深入运用到生活中各个领域，将机械电子工程與人工智能相互结合可以推动机械电子工程全面发展，有助于构建适宜的空间系统，实现对系统的精准化操作，建立专业的故障诊断系统。

1机械电子工程的基本介绍

机械电子工程是一门综合性的学科，其涵盖的知识点内容比较丰富，主要包括电子、智能、信息、管理等学科，该学科实现了工程基础上的技术发展和应用，社会各个领域得到了广泛的应用。随着科学技术和电子智能技术的快速发展，机械电子工程也朝着智能化的方向发展，目前，这次工程的核心包括电子工程、机械工程和计算机技术办法等，是多项技术的有机结合，其内在结构复杂，实用价值较高。

2人工智能技术概述

人工智能技术是一项较为综合性的技术，它是在计算机信息基础上延伸出来的一种新型科技力量。其技术原理还是以电子信息和计算机技术为主，同时结合了人的思维和逻辑。所以人工智能的技术是非常先进的，它是很多个自动化软件的组合。一般来讲，人工智能技术的应用中需要比较精准的校准器、数字万用表以及控制器等。这些零件之间的相互作用，使得人工智能技术具有较高的人为可控性。所以其在投入各行业的应用后，可以实现比较人性化的人机交互，能够代替各行业的人工劳动进行逻辑思维性的生产管控。所以其在各个行业具有较大的应用价值。随着科学技术的不断发展，人工智能技术已经发展得非常完善，其自动化技术水平得到了广泛的认可，并作为一种成熟的信息化技术推向了各个行业。

3机械电子工程及其发展历程概述

从机械电子工程的本质来看，其本身是由机械制造和电子工程等多学科交叉而产生的融合学科。在机械电子工程的设计和应用过程中，必然会涉及到传统机械和新兴的计算机和互联网技术的应用。而伴随着实际应用需求的不断复杂化，传统的机械电子工程技术逐渐暴露出诸多弊端。为了更好的顺应时代发展的趋势，从机械电子工程技术的自身进行持续的完善和提升，必须将其与更加先进的数字信息化技术进行融合应用，以此促进机械电子技术实际应用效果的提升。

从机械组织结构的角度来分析其基本的结构组成，主要包含机电结构及其他辅助的传动机构等。得益于电子信息技术的应用，其较传统机械结构具备更好的可扩展性和更广泛的适用性。

现阶段的机械电子工程发展已经进入了普及应用的阶段。而追溯其发展历程则主要经历了三个时期，分别为初期阶段的手工加工形式，一段时间发展后实现的可批量生产的流水线应用形式以及现阶段已广泛普及的以机械电子工程为主的集成化大规模生产形式。这几个阶段中，流水线应用形式一度是分布最广、应用时间最长的工业生产模式。其具有生产规模大，生产效率高等优势。虽然机械电子工程的应用可以有效取代手工操作，获得更高的生产精度，但以流水线的形式完成生产仍存在一定的不足，例如灵活性差，不适用于需要柔性生产的应用场景等。相比之下，集约化的生产模式则更符合现代工业需要，高度灵活且生产柔性覆盖范围更大。

4机械电子工程中人工智能运用的主要途径

4.1模糊控制的运用

机械电子工程系统的加工因工作繁琐、步骤多，所以整个流程显得不够简单，使用传统控制方法建立模型的难度又较大，增加工作人员的压力，并且传统控制方法所建立的模型的自动化控制效果也较差。对此，科研人员尝试通过人工智能中的模糊控制系统进行处理，简化该复杂性问题。模糊控制方法和传统控制方法最显著的区别就是前者属于人工智能，无需精确研究机械电子工程的数据，只需保证输入量满足工程要求且偏差不超过允许范围即可;后者就要建立准确的、清晰的模型，这对工作人员而言是很大的挑战，建立的模型效果也不好，会直接弱化自动化控制成效。因而机械电子工程中的传统控制方法逐渐被模糊控制系统取代，并得到推广运用。

4.2神经网络的运用

神经网络就是利用神经元这一特定渠道，建立独特的兴奋模式，并把它分布在网络上，实现互动。人工神经系统属于一种特殊的系统形式，具有信息存储以分布式为主、可以并行协调处理数据等特征。虽然人工神经系统的结构较为简单，功能也有限，但该系统还具备其他优势，例如其构成存在特殊性，也就是神经元的构成可以促使人工神经系统在机械电子工程中发挥最大的作用和功能，实现比较丰富的行为。

在某种程度上，人工神经网络已经可以达到相当逼真的效果，通过结构模拟方式进一步对数字信号进行分析，并按照分析结构显示参与值，最终通过网络形式得到关联函数。在机械电子工程中运用人工神经网络的方式较为简单，是点到点的映射，所有神经元在输入环节都存在固定的关联性，并且计算量也都很大，不管是机械电子工程系统的信息输入还是信息输出，精准度都是极高的。

5人工智能技术在机械电子工程领域的应用

5.1利用人工智能分析生产数据

在大数据的时代下，只要进行生产就必然会产生数据。将人工智能技术与机电工程进行融合，就能有效的对生产中出现的数据进行分析。这里以模糊系统为例，这一系统以数据理论为基础，与设计特定数据相结合。突出优点就是能对一些细节模糊的数据进行处理，将其用于机械电子工程中，就能将大批量数据进行分类处理，提取有价值的生产信息，并应用于产品生产，把控机械产品的生产质量。模糊推理系统就是人工智能技术的体现之一，它能模拟人脑对信息的判断和推理过程，并使用计算机语言进行转述表达。

有数据表明，在网络体系结构的背景下，机电一体化数据的处理可以无限地接近连续函数，并且可以根据函数处理方法存储信息。即便如此，模糊系统还是有需要改进的地方，例如，使用模糊系统对电子设备的配置有一定的要求，并且在实际计算过程中的稳定性和准确性也无法完全保证。

5.2利用人工智能技术储存生产数据

使用人工智能技术进行数据的储存工作，借助的是神经网络系统，这也是机械工程中使用人工智能技术的体现之一。在神经网络系统中，机械电子工程可以获取并存储重要的数据信息，还可以执行系统提出的处理命令，对电子工程中的动态数据信息进行处理。使用神经网络系统分析生产中的数据，需要动员网络中的每个神经元，最大限度地模拟真实的人类大脑，以提升数据处理的稳定性和准确性。

结束语

随着社会的全面发展，人类改造自然能力不断增强，机械电子工程应运而生。机械电子工程在建筑领域，工业生产领域等等都广泛应用，在实践过程中有良好的效果。

参考文献：

[1]尚忠华.人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].科技风，2019（17）：107.

[2]董皓坤，毛家辉.机械电子工程中人工智能技术的有效运用分析[J].电子世界，2019（11）：207.

[3]卢宇.机械电子工程中的人工智能应用之研究[J].科技创新导报，2019，16（12）：8+10.

[4]王鹏.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].计算机产品与流通，2019（02）：64.

[5]肖江村.人工智能技术在机械电子工程领域的应用研究[J].现代信息科技，2019，3（03）：170-171.