机械电子工程中人工智能技术的有效运用探究

王赵惠子

摘要：人工智能技术是新时代技术创新和发展的产物，已经应用于许多领域。人工智能主要是通过对人类智能的模拟和延伸来开发新产品和新技术。随着人工智能技术的不断创新，它也可以广泛应用于机械制造行业，机械设计和故障诊断，不仅可以降低机械领域的生产运营成本，同时也提高了机械行业的安全系数和智能化程度，提高了机械应用的范围和深度。

关键词：机械电子工程;人工智能技术;有效运用

一、智能控制工程的工程概述

1.智能控制的概念

现在，在我国科学技术迅速发展的背景下，控制工程已经成为适应社会生产力发展的技术之一，智能化已成为机械和电子工程的必然发展趋势。目前，机械和电子工程的知识发展趋势非常明显，机械生产效果和技术水平的重要改进是重要性能。为了生产安全和监督，机械和电子工程中的知识控制工程的应用有助于增加社会利益和保证安全生产。在传统的控制工程中，计算机技术的控制理论主要应用于实际技术，从工程的实际问题的角度出发，通过强化计算机技术的使用来进行自动控制。数据模型和设定参数是实现传统工程控制的构建的关键，也是构建和应用实际工程中最理想的控制系统的关键。智能控制工程学作为一种新的控制模式，其控制方法与传统的控制工程学大不相同，主要用于模拟人脑的思考和思考过程，并导入自动控制工程学。智能控制工程学相对于传统的控制工程学来说有很大一部分优点，这些优点被人们所认识，应用于各种产业的生产，最广泛地应用于机械和电子工程学。

2.智能控制工程的应用

控制工程学和传统的机械工程学不同。机械电子工程学的设计对象是一个实用的合同，它面临着自身的核心技术和各种应用方法，控制工程学通过战略实现目标操作。其次，控制工程具有卓越的性能，可以解决复杂的问题。通过全面的机械技术、理论验证和实际应用，可以获得理想的效果。

3.控制工程在机械电子工程方向中的应用

智能控制系统在机械和电子工程知识控制系统中的应用是指人工智能和计算机技术的组合，人工智能模拟的实现和机械和电子工程中特定操作过程的控制。智能机器人可模拟人工操作模式以完成作业。本研究的目的是知识控制系统模拟人脑的思考模式，实现必要信息的独立收集工作。因此，在信息化时代的背景下，社会生产的智能是各个产业发展的主要趋势。结合人工智能特征的智能控制系统有效地应用于社会生产。与以往相比，不仅大大提高了生产效率，减少了手动操作，还可以避免由于操作人员不当造成的错误，而且通过智能控制系统，可以严格管理生产操作的所有方面，有效地降低了成本。从使用鲁棒控制应用的角度來看，所谓的鲁棒控制是设计满足臂轨道要求的控制器。在制造工序中，一般选择慢模式可变结构控制方法，实现低速可变控制器的控制，选择H的控制理论来研究稳健性控制器，调整系统控制器的结构。补偿控制算法用于确保滑动膜的可变结构和ho。通过控制理论的科学组合，有效地利用控制系统精确控制目标轨道的操作过程，实现了电子和机械工程的良好操作。机械和电子工程学中模糊控制工程学的利用机械工程学的处理流程对于许多步骤和无聊的工作不充分。因此，使用传统的控制方法直接提高作业者的工作压力，选择构建模型的传统控制方法，自动控制效果往往不好。面对这个问题，研究人员选择使用模糊控制来处理它。模糊控制的功能是简化上述复杂问题。

二、人工智能在设备故障检测中的应用范围

目前机械设备故障的发展方向是多元化的，故障原因也更复杂，机械设备的结构也变得更加的精密，不同环节之间的联系相对比较紧密。所以对于检修和故障检测工作来说，也面临了严峻的挑战，传统的检测方式应用的过程当中。那么就可能会造成一些事故，无法进行更加清晰的记录，也无法得到有效的数据。但是利用人工智能的方式就有可以更加精确的进行检测，不断的优化其中的资源配置，利用系统程序展开相对复杂的计算，也能够确保各种数据也能够直接的记录。

1.机械设计与制造

人工智能技术在机械的设计和制造当中应用也是比较有效的，无论是设计方面的工作还是需要完成的制造工作，都需要将图纸作为重要的参考标准，除此以外还需要明确的就是机械零部件不同的结构，包括组成这些机械零部件的情况，确保这些零部件之间也能够彼此磨合共同工作。此外还需要明确零部件的不同尺寸，需得到更加精确的数据，确定了各种参数之后，才能对技术进行利用，测量各种零部件的具体数据，尽量减少在设计应用中出现的误差状况，比如说利用智能化的系统，就可以直接展示出来零部件内部存在的一些结构，这也借助了网络技术的帮助，还可以将复杂的设计内容直接转变为程序。除此以外人工智能技术和数控技术的结合也是能够产生一定效果的，能够确保设备的故障，得到更加准确的检测和分析。

2.机械电子工程设备故障检测

机械电子工程的设备一旦出现了故障问题，就可以利用人工智能技术及时的对内部的结构进行展示，分析内部的结构，及时的找出其中存在的故障。人工智能技术当中的某部神经网络就可以充分的判断出设备出现的问题，不需要更多的去依赖模型，只要通过更加去有效的检测，就可以让人们再次明确故障出现的位置，使得设备能够稳定的运行正常的工作，不可否认在设备运行的时候可能会出现故障问题，那么利用人工智能技术就可以及时的修复这些故障。人工智能技术提供相应的故障解决方案以及应急的措施，能够最大限度地减少损失。

三、人工智能在设备故障检测中的具体应用

1.人工神经理论

人工神经理论在目前可以看出是一种典型的算法，数学模型支持是非常重要的，能够发挥主要的作用。依据的主要是人工神经网络人工智能方面的技术手段，并且彼此之间的联系是非常紧密的，所以说在现阶段通过对于人工神经理论的有效应用，能够确保这些信息能够吸收的更加及时。人们对于神经网络的科学合理利用，也能够使得在各个领域当中都能够普及这一网络，在开展故障检测工作的时候，就可以使用人工神经理论，将多个神经元和故障相互作用的原理进行应用和分析，从而找到出现故障的确切位置。

2.模糊集理论

所谓的模糊及理论是当前应用的理论思维当中，一种常见的方式也是最为基本的一种方式，相对来看这种方式还是比较复杂的，里面涉及到的学科知识内容比较多，但是也比较模糊。里面有逻辑学和模糊数学这两种比较重要的学科。除此以外，还有一些其他方面的学科，并且这些学科之间的联系还非常紧密，但是同样具备模糊的特点。在这一理论当中，不同的学科需要以集合的方式存在共同进行应用，因此就将多个学科的联合叫做模糊及这一理论的随机性不是很强，主要指的是事物本身存在的概念，相对来说比较模糊，可以分辨模型，计算出模糊数据，从而获得相关的知识。利用这种方式对故障设备进行检测，可以及时的对比检测的结果以及出现的故障，更好的解决故障问题。

结束语：

综上所述，本文阐述了机电工程和人工智能技术的概念，并分析了两者结合和策略过程中存在的问题，从识别技术、监控技术和控制技术等方面，如人工智能的应用，在生产和应用的过程中，未来还应更加重视利用人工智能控制技术来提高工业生产的准确性，要实现实时监控，还应积极完成产业升级，优化人才结构，为我国智能机电工程做出贡献。

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