机械电子工程与人工智能技术的结合性管窥

2020-12-23杨智博

时代农机 2020年3期

杨智博

（辽宁科技大学机械工程及自动化学院，辽宁鞍山114051）

在目前的机械电子工程与人工智能技术的结合性应用当中，主要是基于构建更加智能化的机械电子自动调节系统，来完善机械电子工程的智能控制方法，最终达到提高机械电子工程控制效果的目的。对于机械电子工程与人工智能技术的结合性分析，主要是从两者的关系以及结合性应用出发进行研究，并不断探索其未来的发展方向。

1 机械电子工程与人工智能技术的关系

探索机械电子工程与人工智能技术之间存在的关系，是从机械电子工程的系统构造出发，在对比其传统应用问题的同时，分析人工智能技术带来的改变以及结合应用的类型等内容。

1.1 结合应用的基础

一般而言，机械电子工程与人工智能技术结合应用的基础是基于传统机械电子工程系统所存在的不稳定性特点，需要突破系统输出与输入的处理限制以及解析数学精密度较低的影响，实现新型处理方法的研究。但是，在机械电子工程与人工智能技术未结合之前，老旧的机械电子系统处理方式无法满足现代行业生产的复杂化以及程序性要求，进而使得机械电子系统在处理多种类型的信息时，存在较大的不足，最终限制了机械电子工程的效果。为改变这种系统处理以及算法改良上的限制，实现人工智能的自动化、智能化控制则是两者重要的结合应用基础。

1.2 结合应用的重要改变

调查显示，机械电子工程与人工智能技术结合应用的重要改变是伴随着人工智能系统的构建和推广应用，使得其可以加强机械电子工程系统中模糊推理以及神经网络的应用，使得机械电子系统处理信息更加智能化，对于信息的接受和分析也更加准确。这样一来，推进两者的结合应用，则可以达到提高机械电子工程的信息处理水平、增强系统运行稳定的目的，实现了两者优点的有机结合。

2 在机械电子工程中人工智能技术的优势

2.1 排除故障，控制事故发生率

为了确保机械电子工程的安全、高效运行，就需要采取有效措施来排除其各个方面的故障，因此需要对人工智能技术给予科学、合理的运用。通常情况下，在人工智能技术应用过程中，一般需要人工逐一检测的方式来使故障得到有效排除，然而在实际工作工程中，人工检测需要消耗大量的人力、物力和财力，且更多地依靠检测人员的经验，主观性比较严重，从而导致检测结果的真实性无法得到保证。而此时可以借助人工智能来实现自主检测生产线，进而有效提高检测结果的准确性，降低事故的发生概率。

2.2 节省成本，提高效率

在传统流水线式生产过程中，一般要构建比较大规模的建造面积和流水线，这就需要投入比较大的成本作为支撑，而在机械电子工程领域运用人工智能技术，不仅可以减少占地面积，而且还可以有效节省生产线制造成本。同时，人工智能技术的运用还能够提高机械电子工程的生产效率，并不断提高产品的合格率。

2.3 创新生产模式，注重个性化生产

通常情况下，传统流水化生产过程中，大部分商品均选择了统一的标准，从而导致产品呈现出单一化、片面化的特点，如今随着经济社会的发展，简单的商品使用已经无法满足人们的基本需求，并倡导商品的个性化发展，以期更好地凸显商品自身的独特性。在传统流水线生产模式下，现有的标准商品已经无法满足人们的基本需求，而随着人工智能技术的应用，不仅可以推动机械电子工程的变革，而且还注重个性化生产，以期更好地满足人们的基本需求。

3 电子机械工程与人工智能技术的结合应用

结合机械电子工程与人工智能技术的关系，探索两者的结合应用更加突出在模糊推理系统的改良以及神经网络系统的增强等两方面，从信息处理以及智能控制上提高机械电子工程的自动化、智能化程度。

3.1 模糊推理系统改良

在模糊推理系统改良当中，主要是通过改善传统的机械电子工程系统应用所存在的问题，提高信息处理能力以及算法优化等内容。在机械电子工程当中，模糊推理系统可以加强对于工程中数字处理的效果，并初步创建和模拟人脑功能，分析各种语言信号。常见的模糊推理系统是在利用网络结构的同时，不断接近一个连续函数，从而利用实现域到域的映射方式完成储存任务。但是，这种模糊推理系统的改良仍然会受到系统运行的限制，其连接的稳定性和计算量等方面都存在不足，很容易造成机械电子系统计算精准度较低的情况。

3.2 神经网络系统增强

从一定意义上而言，机械电子工程与人工智能将技术的结合就是要推进人工智能发挥其类人脑的功能，不断提升机械电子工程管理和控制的智能化水平。在神经网络系统的应用功能当中，利用神经元的兴奋模式，可以实现网络信息分布到神经网络当中，达到储存信息与反应动态信息的目的。利用神经元网络来储存信息还具有一定的精简性和模拟性，可以达到储存和数字信号分析为一体的操作。此外，与模糊推理系统存在不同的是：神经网络系统是通过点到点的映射方式来完成信息的联系和储存。而在计算模式上，通过分析数字信号的方式，可以借助相应的参数得出关联函数来进行下一步的运算。这种点到点的储存方式和计算模式的差异，可以使得信息输出与出入的精准度大大提升，并且在计算量上也有较大进步。

3.3 优化机电产品诊断程序的设置

如今，在机械电子工程发展历程中，人工智能技术起到了不可替代的作用，而复杂性是机械电子突出的特点之一，然而在实际运行过程中，系统稳定性方面存在一定的缺陷和不足，此时就需要相关人员对其进行深入、系统的研究，然后制定有效的措施来确保问题得到有效解决。通常情况下，传统解决方案一般涉及到推导数学方程、演示数据库建立和学习生成知识，但是其操作不够方便快捷，所花费的时间比较长，诊断效率底下，此时可以借助人工智能技术来对其优化机电产品诊断程序的设置，以此来提高诊断结果的准确性，进而确保机械电子工程的正常、高效运转。

3.4 精密机电系统运行

实际上，人工智能技术具有比较强的逻辑分析和科学计算能力，将其与机械电子工程进行融合，可以有效推动机电一体化的发展。在机械电子工程实际控制过程中，需要相关人员根据人工智能技术的特点来进行操作，用神经网络和模糊推理系统来完成优化设计工作，以期更好地满足设计目标，进而有效提高精密机电系统的运行效率。

4 机械电子工程与人工智能技术结合的发展趋势

通过上文的分析，伴随着机械电子工程与人工智能技术结合的不断深入，在发展趋势上也更加倾向于智能的机械电子生产流程、智能机械电子产品以及智能控制的机械电子终端等方面。通过在机械电子工程当中，加入更加智能化的信息处理、信号反馈以及指令执行等系统，可以达到传统机械电子工程所期望的发展方向，并满足智能控制的需求，避免传统控制所存在的不确定性、复杂性等弊端。而随着人工智能技术的不断优化，其与机械电子工程结合的程度也会不断地加深，类型也会不断扩展，最终开拓出新型的人工智能机械电子工程。