探析人工智能技术在机械电子工程领域的应用

田丰

（宁德时代新能源科技股份有限公司，福建 宁德 352000）

0 引言

机械电子工程又被称为机电一体化，该领域是一个机械制造产业领域，主要研究机械开发、设计、制造、试验的自动化和智能化建设。将AI技术应用到该领域，能够提升自动控制设施的优势性能塑造水平，促进该领域的发展。因此，应深入分析AI技术的应用，以寻求更好的应用方法，推动机械电子领域的发展。

1 RPA人工智能核心技术的应用

1.1 重复类操作控制中的应用

RPA技术，即机器人流程自动化技术，是指一种基于软件机器人的人工智能核心技术。若将RPA技术应用到机械电子工程中，前端设备就可以借助软件，自动监视用户在图形界面上的操作，再根据监视结果，按照用户的操作进行运作。相较于自动化任务列表的编写，直接性的控制操作更加方便快捷，并且也降低了机电一体化的应用对管控工作者的要求。此外，在这种重复类操作控制中，RPA技术的实施主要依赖于示范性编程，而这种编程可以被应用到不同的自动化控制程序中。因此，将RPA人工智能技术应用到机械电子工程领域，能够减少重复类操作对高专业性编程工作的需求，降低生产成本。

1.2 在机械电子中控系统建设中的应用

在RPA技术下，人们可以通过加严规则与结果，来定义单一动作的重复频率、重复时间等，且示范性编程，即机器人流程自动化工具，也支持其内部的资料在不同的应用程序之间进行交换，使得基于该技术的机械电子工程重复作业具有更高的灵活性。因此，在机电领域内，也可以将该技术应用到中控系统中，并利用其内部资料的交换灵活性，将有用的作业信息传递给下一个生产程序，以便于各个生产环节之间的准确配合。在此过程中，中控系统还能够基于该技术，对重复性作业参数进行直接采集，在一定程度上能够减少传感器或变送器的应用，减少设备配置投资，提升机械电子工程领域的效益水平。

1.3 与其他技术的融合应用

一般来说，RPA技术仅适用于流程、规则确定的重复性作业，其配套运作程序架构并不具备学习能力以及认知能力。因此，为了实现更高水平的自动化、智能化机电生产作业，人们通常会将该技术作为基础，并集成其他技术，构建出一个性能更加优越的机电生产技术体系，提升人工智能技术的应用水平。在此过程中，人们会运用PLC控制技术、伺服传动技术等，结合RPA人工智能技术，构建出操作准确度、自动化水平更高的机电一体化系统，有助于机械电子工程行业的发展。

2 机器学习AI核心技术的应用

2.1 在故障诊断中的应用

借助学习功能，AI系统能够通过对海量的信息进行分析，解决多样化的问题，提高系统的智能化运行水平。基于此，将机器学习AI核心技术应用到机械电子工程领域内，可以帮助自动化系统更快、更准确地根据设备运行参数识别故障，达到故障诊断的效果，有助于机械电子生产设备运维水平的提升。在此过程中，可以先借助训练模型，结合自动化生产设备容易出现和可能出现的故障，对AI系统进行训练，使其能够通过捕捉异常的设备运行参数来识别已经存在的故障以及未来的故障风险，促进机械电子工程领域的优化发展。

2.2 在信息安全建设中的应用

就目前来看，90%以上的工控系统无法实现主动识别和追溯信息安全威胁，只能在安全威胁造成一定后果之后才会采取防护行动，主观能动性水平较低。因此，为了保证机械电子工程领域的健康发展，人们可以通过将AI技术应用到配套的生产控制系统信息安全防护建设中，帮助防护系统主动识别、排除、追溯信息安全威胁，增强机械电子工程领域生产作业的稳定性和安全性。在此过程中，可以借助AI学习技术，用当前在自动化生产控制系统中常见的安全威胁信息对AI学习模型进行训练，建立出安全防护系统的黑名单、白名单，使机电一体化信息安全防护系统能够精准的识别和追溯安全威胁，增强防护系统的主观能动性，提升机械电子工程领域的发展水平。

2.3 在数据处理中的应用

在机械电子领域内，生产作业自动化的实现在很大程度上依赖于系统的数据处理功能，而在传统条件下，数据处理功能的实现需要编程人员将所需的算法逐一写入程序中，使得编程内容复杂，影响了自动化系统建设效率，同时在数据处理过程中，这种计算方式通常为固定形式，使系统不能有效选用最佳计算方法来处理数据，降低了数据处理的质量。在此过程中，将AI机器学习技术应用到数据处理中，能够使系统学会上百种可能的算法，并在数据处理过程中，通过预测、分类选取、部署最佳的计算模型，以提高数据处理的效率和效果，有助于机械电子行业的发展[1]。

3 物理机器人AI核心技术的应用

3.1 在物理生产动作自动化上的应用

一般来说，当前被普遍应用的物理机器人通常为一种能够进行某一物理动作的AI机器人，在机电领域中常被用于焊接、重新定位、机械部件组装等工作。由于物理机器人只能准确地完成一种物理动作，因此，在实际使用中往往需要多个物理机器人合作完成某一生产程序，再利用AI系统控制这些机器人按照顺序完成自身的动作任务，实现该机械制造环节的自动化[2]。

3.2 与人类协作生产中的应用

现阶段，AI科技的发展，使得物理机器人逐步具备了更加智能的动作执行功能，人们通过将多样化的AI功能，嵌入AI控制系统中，即可实现物理机器人与人类的协作作业，提高生产作业的灵活性。基于此，将该项技术应用到机械电子工程领域，能够深入优化机械生产自动化、智能化水平。在此过程中，可以为物理机器人设置多个不同的动作执行部件，结合AI系统的智能化控制，能够使单个物理机器人具备执行多种物理行为的能力，增强物理机器人技术在机械电子工程中的应用效果。此外，还可以利用AI学习功能，采用单片机硬件，塑造物理机器人高精度的数据信息处理功能以及决策功能，使其更准确地执行动作任务，以满足机械制造业对作业精度的要求[3]。

4 结语

综上所述，增强AI技术的应用效果，有助于机械电子工程领域优化建设的持续推进。在该领域内，借助AI技术可以释放大量人工劳动力、塑造生产系统的智能化优势功能、增强生产控制功能的灵活性，从而优化机械制造业生产条件，使机电一体化生产达到更高的自动化、智能化水平。