人工智能在機械電子領(lǐng)域的應(yīng)用探討

蔡嘉薇

[摘 要] 人工智能是與當前社會發(fā)展密切相關(guān)，人工智能技術(shù)在各個行業(yè)中應(yīng)用，是推動行業(yè)發(fā)展的必要條件。特別是機械電子領(lǐng)域，在人工智能技術(shù)的支持下，生產(chǎn)水平更能得到進一步提升，進而在競爭激烈的行業(yè)市場中立足。我們需要進一步思考人工智能技術(shù)的實際應(yīng)用要點，望給予相關(guān)單位與人員一定的參考，為機械電子領(lǐng)域未來的發(fā)展提供一定的理論依據(jù)。

[關(guān)鍵詞] 人工智能;機械電子領(lǐng)域;技術(shù)應(yīng)用

機電一體化這一概念，在機械領(lǐng)域是有著重要影響的基礎(chǔ)概念。作為電子、機械、計算機等多學科交叉的體系，機電一體化工程技術(shù)體系呈現(xiàn)出復雜性的特征，而人工智能技術(shù)則是優(yōu)化改革的重要基礎(chǔ)。為了推動機械電子領(lǐng)域未來的發(fā)展，必須明確人工智能技術(shù)應(yīng)用要點，望為后續(xù)的改革提供理論依據(jù)。

一、機械電子工程概述

機械電子工程也可稱作機電一體化，是機械工程與自動化的一種。機械電子工程專業(yè)體系的構(gòu)成，除機械電子基礎(chǔ)理論知識以外，還包括機械設(shè)計制造技術(shù)、計算機軟硬件應(yīng)用能力等等。機電一體化系統(tǒng)在各類機電產(chǎn)品生產(chǎn)過程中的應(yīng)用貫穿全過程。從系統(tǒng)的設(shè)計、開發(fā)、制造到試驗，機電一體化技術(shù)都有著重要的應(yīng)用價值。機械電子工程是科學技術(shù)發(fā)展與學科專業(yè)知識相結(jié)合的產(chǎn)物，傳統(tǒng)的學科劃分被打破，諸多技術(shù)的特點整合起來，能夠更好地滿足生產(chǎn)需要。機械電子工程技術(shù)這一理念的產(chǎn)生代表著新的工作思想、新的技術(shù)以及新的學術(shù)研究方向。各國研究人員始終致力于對機械電子工程的具體概念進行明確，并且對于機電產(chǎn)業(yè)的社會價值進行分析，對機械電子專業(yè)學科的發(fā)展趨勢進行預(yù)測。我國許多知名院校，都在努力推動機電教育發(fā)展，可見機械工程發(fā)展備受重視。傳統(tǒng)的機械工程體系，主要包括動力以及制造兩個方面，動力類的研究，主要集中在各類發(fā)電機以及電動機等動力驅(qū)動的設(shè)備，以及機械傳動運作的基本原理。而制造類的研究，主要集中在機械加工、裝配以及焊接等，傳統(tǒng)機械工程與計算機技術(shù)、電子技術(shù)的結(jié)合，能夠讓機械電子工程的內(nèi)涵更加深刻。但是因機械電子工程的智能化程度目前依然較低，難免會對機械生產(chǎn)產(chǎn)生制約。機電一體化的優(yōu)勢是十分明確的。從設(shè)計角度去分析，采取自上至下的設(shè)計思想，從機械工程、計算機信息技術(shù)、電子工程等多個角度思考。要綜合考量生產(chǎn)需要，將各個功能模塊緊密協(xié)調(diào)起來，達成產(chǎn)品結(jié)構(gòu)區(qū)域模塊化的目標，完善系統(tǒng)功能[1]。

二、人工智能技術(shù)概述

人工智能即我們經(jīng)常談及的AI，是一門新的技術(shù)科學。作為計算機科學的分支之一，人工智能研究的目標是對智能的實質(zhì)進行深入挖掘，并且建立起創(chuàng)新性的、以人類智能為基礎(chǔ)不斷進步的智能化技術(shù)體系。研究的具體內(nèi)容主要包括語言識別、機器人、圖像識別、專家系統(tǒng)以及語言處理等等。自人工智能這一概念產(chǎn)生以來，隨著技術(shù)不斷發(fā)展，其應(yīng)用范圍也在不斷拓展，我們不難看出，在不遠的未來，以人工智能為基礎(chǔ)的科技產(chǎn)品將會廣泛普及開來，對社會各個領(lǐng)域產(chǎn)生重大且長久的影響，人工智能將成為人類智慧的載體，能夠具備人的意識，模擬人的思維，模擬人類學習、分析信息的過程。但是人工智能尚有隱患，人工智能并非人本身的智能，但是因具備學習能力，所以我們無法排除其可能超過常人智能水平的可能。作為新世紀的創(chuàng)新技術(shù)，人工智能技術(shù)在近年來，發(fā)展速度越來越快，但是定義尚不清晰，學界依然存在爭議。而個人認為人工智能技術(shù)主要對人的認知、思維、推理與判斷進行模擬，當前我國人工智能技術(shù)在圖像、語音辨認以及邏輯分析等能力上都較以往有所提升。當前的主流技術(shù)發(fā)展趨勢下，人工智能技術(shù)與大數(shù)據(jù)技術(shù)、超級計算機結(jié)合，能夠具備數(shù)據(jù)的批量分析以及高精準運算能力。簡而言之，人工智能技術(shù)在當前的高新技術(shù)發(fā)展趨勢下，已經(jīng)成為主流技術(shù)，其優(yōu)勢不可否認，只有明確優(yōu)勢，發(fā)揮優(yōu)勢，才能確保各個領(lǐng)域的發(fā)展因此而受到正面影響，達成可持續(xù)發(fā)展目標[2]。

三、人工智能技術(shù)在機械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用探究

（一）故障診斷功能的應(yīng)用

故障診斷一直以來都是一項復雜的工作，其與機電設(shè)備的整體構(gòu)成特征有關(guān)。機電設(shè)備普遍包含許多精密的零部件。在運行過程中，受到各方面因素的影響，出現(xiàn)了功能故障，問題的根源往往也會很難追溯。如果故障的診斷檢驗技術(shù)不夠先進，那么設(shè)備檢修則需要耗費很長時間。為了保證機械生產(chǎn)過程的穩(wěn)步推進，必須對故障進行更加高效且精準的判斷，才能更快排除隱患。在實際開展故障診斷工作的過程中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用是削減維修資金及時間成本的必要條件。以人工智能為基礎(chǔ)的故障診斷，主要包括對于故障類型、發(fā)生位置等各方面基本情況的推理、基于案例開展的故障推理以及基于故障樹模型開展的故障診斷。從系統(tǒng)整體的結(jié)構(gòu)來看，主要可以分為故障診斷數(shù)據(jù)庫、機械故障案例庫、故障診斷規(guī)則庫等等。從重要性程度來看，案例庫與推理機在實際的故障分析診斷過程中占據(jù)核心地位。系統(tǒng)對于知識的學習，主要集中于故障診斷所需要的專業(yè)知識及必要信息。為了更加精準地進行判斷，必須事先收集大量故障相關(guān)的案例，這樣才能根據(jù)故障與案例的相符程度，具體判斷故障情況，明確檢修要求。而知識處理則主要是針對前期處理收集的知識與案例進行處理分析的過程。比如，根據(jù)實際的故障診斷標準針對案例做好歸類整理，完成整理，能夠滿足推理的實際需求，方便在實際檢測故障時加以利用。故障的實際診斷具體流程如下：首先用戶可以借助實時檢測系統(tǒng)或是人機交互的界面向故障診斷系統(tǒng)平臺錄入與故障相關(guān)的信息，推理機則以這些信息為基礎(chǔ)，開展后續(xù)的故障推理判斷，要結(jié)合診斷規(guī)則庫，最終得出更加可靠的、具有參考價值的診斷結(jié)論，而后在案例庫中通過進一步的計算查找出最符合當前故障情況的案例，對于故障原因展開分析，并且給予最合理的維修建議。

（二）提高自動化控制的精準性

自動化控制是人工智能技術(shù)應(yīng)用的主要訴求之一，在一般的機械自動化控制過程中，利用傳統(tǒng)控制器，能夠建立起控制模型，進而完成控制任務(wù)，要依靠動態(tài)的控制方程去做好分析。但是動態(tài)化的控制方程往往不具有很強的適應(yīng)性，而且較為復雜，特別是在針對復雜的問題進行分析時，動態(tài)方程往往無法起到精準檢測的作用，而利用人工智能技術(shù)則能克服以上不足。事先建立起用于開展人工智能控制的模型，可以利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊神經(jīng)系統(tǒng)，在機械設(shè)備生產(chǎn)過程中做好智能控制。以人工智能技術(shù)為核心，以傳感器技術(shù)為輔助，這樣能夠?qū)崿F(xiàn)對機械設(shè)備運行的全面監(jiān)控，例如對于設(shè)備運行的速度等信息進行實時監(jiān)測。在參數(shù)出現(xiàn)異常時，能夠在運行出現(xiàn)異常時第一時間獲取故障信息，避免事故發(fā)生。

（三）提升機械電子系統(tǒng)信息輸入輸出的精準性

機械電子系統(tǒng)主要的特征是不穩(wěn)定性，在實際生產(chǎn)過程中，因?qū)嶋H工作條件不同，輸入的信息類型也更多、數(shù)量更大。這便容易導致系統(tǒng)無法對電子系統(tǒng)輸入輸出的情況進行準確描述。傳統(tǒng)的處理方式中，數(shù)學公式的描述相對更加細致嚴謹，但是并不能精確地針對復雜問題進行描述，包括無法分析輸入或者輸出的信息，包括從傳感器發(fā)出的不同類型信息，而且信息往往具有模糊性，傳統(tǒng)方式下就需要建立多種分析系統(tǒng)對信息類型加以區(qū)分加工。此時可以考慮利用人工智能技術(shù)對此類信息進行高效識別，利用人工智能技術(shù)所構(gòu)成的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及模糊推理系統(tǒng)，高效地完成海量模糊信息處理。例如，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能夠?qū)θ四X的構(gòu)造進行模擬，利用以往所收集的數(shù)字信號，可以對故障相關(guān)的資源做好參數(shù)分析。在這一監(jiān)測模式下，可以進一步優(yōu)化語音信號的處理，利用模糊推理系統(tǒng)，對于模糊信息及語音信號做好分析，保證所獲取的信息更加精準可靠，進而保證數(shù)據(jù)處理效率，有效提升生產(chǎn)的效率，同時削減不必要的生產(chǎn)成本支出。在實際的機械電子生產(chǎn)過程中，這是必要的條件，為了真正提升機械電子工程作業(yè)效率，保證作業(yè)的精準性，必須對輸出與輸入做好監(jiān)管，這樣才能保證后續(xù)工作有依據(jù)、有方向[3]。

人工智能在當前的社會發(fā)展趨勢下，是在社會各個領(lǐng)域備受關(guān)注的關(guān)鍵詞，對于各個領(lǐng)域的發(fā)展都有很大影響，機電一體化技術(shù)的發(fā)展，也給人工智能技術(shù)的應(yīng)用帶來了新的契機。人工智能技術(shù)，是實現(xiàn)一體化目標的必要條件，為了提升機械電子作業(yè)效率與質(zhì)量，因此文章針對技術(shù)應(yīng)用要點進行了進一步探究，分析了相關(guān)概念以及具體的技術(shù)改革要點，以推動技術(shù)改革，達成作業(yè)目標。

參考文獻：

[1]王鑫，趙文鑫.人工智能技術(shù)在機械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用[J].電子技術(shù)與軟件工程，2019（6）：231.

[2]張代宇.人工智能技術(shù)在機械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用[J].中小企業(yè)管理與科技（中旬刊），2019（2）：142-143.

[3]郭曉萌.人工智能技術(shù)在機械電子工程領(lǐng)域的應(yīng)用探討[J].內(nèi)燃機與配件，2018（19）：218-219.

[作者單位]

江西省交通技工學校

（編輯：薄躍華）