人工智能技术在电子工程领域应用探索

摘要：人工智能技术的不断发展和完善对人们的日常生活产生了深刻影响。电子工程领域涉及电子设备、通信系统和计算机网络等多个领域的综合性学科，人工智能技术的应用可以模拟人类智能的方式，帮助电子工程行业完成更加复杂的工作，进而提高工作效率，减少人工错误成本。基于此，对人工智能技术在电子工程领域的应用进行研究，通过分析人工智能技术应用的必要性，总结其在电子工程领域应用中的问题，并结合自己多年的工作经验，就如何有效应用人工智能技术提出自己的见解，以此来为相关部门提供参考。

关键词：人工智能技术电子工程神经网络故障诊断

中图分类号：TP18

ExplorationoftheApplicationofArtificialIntelligenceTechnologyintheFieldofElectronicEngineering

WUYunxia

RugaoNo.1SecondarySpecializedSchoolofJiangsu，NantongCity，JiangsuProvincHl+F1PNA3FkoaICZ37cCuvPes5D8+Vs3DTNo17KZ+Zc=e，226500China

Abstract：ThecontinuousdevelopmentandimprovementofArtificialIntelligence（AI）technologyhavehadaprofoundimpactonpeople'sdailylives.Thefieldofelectronicengineeringisacomprehensivedisciplinethatinvolvesmultiplefieldssuchaselectronicdevices，communicationsystems，andcomputernetworks.TheapplicationofAItechnologycansimulatehumanintelligence，andhelptheelectronicengineeringindustrycompletemorecomplextasks，therebyimprovingworkefficiencyandreducingthecostofhumanerrors.Basedonthis，wewillconductresearchontheapplicationofAItechnologyinthefieldofelectronicengineering.ByanalyzingthenecessityoftheapplicationofAItechnology，summarizingitsproblemsinthefieldofelectronicengineering，andcombiningouryearsofworkexperience，thispaperwillproposemyowninsightsonhowtoeffectivelyapplyAItechnology，inordertoprovidereferenceforrelevantdepartments.

KeyWords：AItechnology;Electronicengineering;Neuralnetworks;Faultdiagnosis

传统的电子工程领域以人工操作为主，不仅工作枯燥，效果不高，而且还易出错，而人工智能技术的应用，使得电子工程的设计、制造、以及维护等都发生了深刻的变化。例如：工程师可以利用人工智能技术更加精确地模拟和优化系统设计，提高系统的性能和可靠性，还可以利用图像识别技术自动识别电子工程系统中的故障，并给出相应的处理建议。随着人工智能技术的不断完善，其在电子工程领域的应用也日益广泛[1]，因此，本文对人工智能技术在电子工程领域的应用进行深入的探讨。

1人工智能技术和电子工程领域的基本概述

人工智能是一种模拟人类智能行为的技术，包括机器学习、深度学习、神经网络等多个方面，随着科技的飞速发展，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）已经成为推动各个行业进步的重要驱动力。电子工程则是一门应用物理学、数学和计算机科学原理来设计、开发和测试电子系统、设备和组件的学科，其作为现代科技领域的重要分支，其发展与AI技术的结合为电子工程领域带来了前所未有的机遇，如将AI技术应用于电子工程，可以实现自动化、智能化和高效化的系统设计、生产、测试和维护。目前，国内外电子工程中应用最广泛、最具代表性的领域包括智能制造、智能电网和智能安防等。例如：在智能制造领域，人工智能技术被广泛应用于自动化生产线、智能仓储和物流等方面。在智能电网领域，人工智能技术可以帮助实现电网的智能调度和优化，提高电网的供电可靠性和效率。在智能安防领域，人工智能技术可以实现高效的人脸识别、行为分析等功能，提高安防监控的准确性和效率。虽然人工智能技术给电子工程带来了诸多优势，如提高生产效率、降低成本、优化产品设计等。然而，同时也面临着一些挑战，如数据安全与隐私保护、算法的可解释性等问题，为了应对这些挑战，需要不断研究和发展新的人工智能算法和技术，同时加强行业合规性和伦理道德的管理和规范等[2]。

2电子工程领域应用人工智能技术的必要性

2.1使工程设计简单化

在电子工程设计中，传统的设计方法通常需要依赖人工计算、模拟和测试，这不仅耗费大量时间和精力，而且容易因为人为因素导致设计的不准确和不稳定。而人工智能技术的应用，可以通过机器学习、深度学习等算法，对大量的数据进行自动处理和分析，从而快速准确地得出设计结果，不仅大大提高了设计效率，还减少人为错误，提高设计的可靠性。此外，人工智能技术还可以应用于电子工程设计的优化，通过对设计方案的自动优化和调整，可以使得设计方案更加符合实际需求，这种优化方式，不仅可以减少设计成本，还可以提高产品的竞争力。

2.2提高电子工程的生产效率

首先，人工智能技术可以实现电子工程生产线的自动化和智能化，其可以自动识别元器件并进行分类，自动化地组装和测试产品，大大减少了人工操作，提高了生产效率。其次，人工智能技术可以优化生产流程，其可以预测生产线的瓶颈，提前调整生产计划，避免生产线的闲置，从而提高生产效率。此外，人工智能技术的应用还可以进行质量控制，其可以实时监测生产过程中的产品质量，通过深度学习算法和图像识别技术，自动判断产品是否符合质量标准，不仅减少了人工检测的时间和成本，还提高了产品的质量。另外，人工智能可以通过分析设备的运行数据，预测设备的维护需求和故障，提前进行维护，避免生产线的中断，从而有效地提高生产效率[3]。

2.3降低系统操作难度

以电子工程的自动化控制技术来说，传统的技术不具备自我调节的功能，需要高水平、高技能、以及实践经验丰富的员工才能对其进行维护和调节，而且系统又比较复杂，维护起来难度也比较大。人工智能技术的应用，其自身就具备自我调节的功能，其可以根据系统的实时运行状态，自动调整和优化系统参数，提高系统的稳定性和效率。这样一来，系统操作人员无须具备高度的专业技能和职业素养，也能轻松实现对系统的有效控制。同时，通过对系统运行数据的实时监测和分析，人工智能技术能够及时发现系统中的故障和问题，并给出相应的提示和建议。这种故障诊断和预测功能，可以帮助系统操作人员快速定位和解决问题，降低系统操作的难度和风险。

3人工智能在电子工程大功率电子设备故障诊断中的应用

本文主要是大功率电子设备故障诊断为例，来对人工智能技术的应用进行分析。

3.1故障智能诊断系统的基本结构

随着电子设备的复杂性和密集度越来越高，其造价成本也越来越昂贵，受经济因素的影响，传统的更换能板的方式已无法快速的实现，而且备用板也存在着还未使用即已经过时的现象，影响着电子设备的维修和保障。人工智能技术的应用，其可以快速地对电子设备故障进行识别、定位和诊断，因此，就需要基于人工智能建立故障智能诊断系统。该系统可以应用Delphi7.0来设计人机界面，详见图1。在设计过程中，需要有两个入口，一个是用户入口，一个是领域专家入口，通过用户入口将常见的故障进行输入，生成规则库，存在神经网络数据模块中，在应用该系统后，会自动监测电子工程故障，并进行预警。同时，该故障会继续通过专家经验形式化的规则，将故障现象存储于传统的知识库中，而且还将知识库中的信息以非线性映射的形式存储在神经网络的节点上，然后再经过神经网络推理来判断最终的故障诊断，最后进行输出。该系统的知识库分为两个部分，即静态部分和动态部分，其中静态部分是由工程师通过用户入口将专家诊断的故障以“产生式规则”的形式来进行录入；动态部分则是神经网络推理而来的动态事实库。此外，人工智能技术自身的自我学习功能，还可以让系统在应用完一次后就整个过程进行记录，包括监测故障、故障识别、诊断、修复等，以此来充实整个系统的知识库。

3.2故障诊断系统的硬件设计

在设计完基本结构后，就需要对故障诊断系统的硬件进行设计，该硬件部分主要是各种型号的传感器，如温度传感器、电流传感器以及电压传感器等，其功能就是来实施的采集数据，并且将采集到的数据进行处理和传递。常用的处理方式就是采用MSP430单片机的形式来进行处理，然后将处理后的信息通过GPIB来进行传递。人工智能部分主要就是对传递的信息进行分析和处理，然后由BP神经网络来做最终的故障诊断，诊断故障的部位、原因、以及严重程度等，然后出具诊断结果[4]。

3.3故障诊断系统的神经网络

该故障诊断系统的神经网络是BP网络，其由3个神经元层次组成，即输入层、隐含层、以及输出层，详见图2。整个诊断过程就是由输入层将状态特征矢量作为输入值进行输入，由输出层将状态的特征矢量转变成逻辑值，在利用隐含层将逻辑值生成模式记忆，并将其当成输出值进行输出。然后在利用数据驱动的正向推理功能，将故障的特征矢量输入网络的输入节点中，然后传输到隐含层进行输出，再进到输出层计算输出值，最后由输出层神经元来判断最终的结果。计算公式为yi＞θ（j=1，2，…，m），当计算结果接近于0时，就意味着输出神经元接近0，工作正常，反之则表示有故障存在。

4结语

综上所述，电子工程中人工智能技术的应用已经成为推动电子工程领域发展的重要力量。通过神经网络、深度学习等技术手段的应用，人工智能技术为电子工程带来了自动化、智能化和高效化的解决方案。然而，在应用过程中也面临着数据安全、算法可解释性等挑战，未来，随着人工智能技术的不断发展和完善，以及市场需求的推动，人工智能技术在电子工程中的应用将会更加广泛和深入，一方面，人工智能技术将与电子工程领域的其他技术更加紧密地结合，推动电子工程领域的技术创新和产业升级。另一方面，随着边缘计算、物联网等新兴技术的发展，人工智能技术也将在更多的场景中发挥作用，为电子工程领域带来更多

的机遇和挑战。

参考文献

[1]乔燕.人工智能技术在电子工程自动化控制系统中的应用[J].集成电路应用，2024，41（1）：212-213.

[2]胡晓承，康雨涵.人工智能技术在机械电子工程领域的应用[J].数字通信世界，2023（11）：130-132.

[3]潘晓华，张效庆.人工智能技术在电子工程自动化控制中的有效应用[J].数字技术与应用，2023，41（4）：43-45.

[4]翟正坤.VLCC电站监控系统及并车优化设计与实现[D].大连：大连海事大学，2023.

[5]李航宇.组合电源试验系统双向DC-DC变换器控制策略及实验研究[D].北京：北京交通大学，2023.