人工智能技术应用于机械电子工程领域的作用分析

人工智能技术应用于机械电子工程领域的作用分析

王丹

湖南悦泽科技有限公司湖南长沙 410000

摘要：现阶段，人工智能技术已经成为了社会各领域技术应用与发展的重要方向，尤其是在机械电子工程中，现代人工智能技术逐渐呈现出了显著应用优势，对于推动机械电子工程的智能化发展、大幅提升工程效率、降低生产误差发挥了重要作用。基于此，本文针对人工智能技术应用于机械电子工程领域的作用进行探讨分析，以供参考。

关键词：人工智能技术；机械电子工程；作用

引言

随着经济的不断发展，社会的生产力获得了非常显著的提升。根据我国当前的机械电子工程发展情况来看，各种现代化技术的应用，有效推动了传统领域的改革，将机械电子工程引入到了全新的现代机械电子工业中。当前，现代电子技术的广泛引用，逐渐将机械电子工程领域推向了智能化，尤其是人工智能出现以来，该技术就在机电工程领域获得了非常广泛的发展空间，对提升机电工程领域实际生产力有着非常重要的实际意义。

1人工智能技术对机械电子工程领域的作用

1.1合理分析数据

在当前大数据的时代背景下，只要是参与到生产过程中，就会产生大量的数据，将人工智能、机电工程相关技术有效结合在一起，能够及时、有效的对数据进行分析。以“模糊系统”为例，该系统主要是以相关的理论基础，和设计好的特定数据相结合，其具有的优势就是可以对一些模糊细节产生数据进行处理，将其应用于机电工程中，就可以实现对大批量数据分类处理，并且将其中具有一定实际价值的数据提取出来，再将这些信息应用与实际的产品生产中，以此保证能够控制好实际生产质量。这种系统也就是人工智能技术在机电工程中的一种应用体现，其能够模拟人类大脑处理信息时的判断、推理过程，并且通过计算机将最后的结果表达出来^[1]。

1.2准确储存数据

将人工智能应用在机电工程中，能够实施对数据的储存，在储存的过程中，一般是借助神经网络相关的系统。这种对数据信息的储存，也是人工智能在机电工程领域应用的一种体现。如神经网络系统中，机电工程能够获取、储存一些比较重要的生产数据，并且还可以对系统中提出的各种命令进行有效执行，以此保证机电工程生产产生的大量动态数据，能够实现及时有效的处理。神经网络相关系统在应用的时候，需要应用网络中的各个神经元，对生产数据进行及时处理，最大限度的模拟人类大脑，加强数据处理的准确性、稳定性。如汽车中车身中的智能“传感器”，能够对空气质量、空气中包含的二氧化碳等进行测试。主要原理是利用汽车中的智能气体传感器，通过神经网络，对气体进行识别，并且通过反复的训练，对各个神经元的权重进行修正，以此保证能够得到适合的映射关系，这样就可以实现正确输出。

1.3优化机械生产

在实际的生产中，经常会出现各种各样的突发情况，而有效的应用人工智能，能够实现将生产和相关工作人员的经验有效结合在一起，及时的调整生产策略，以此保证生产能够高质量、高效率的完成。但是在实际的生产工作中，最重要的就是需要具体操作人员，真正了解人工智能的价值，以及在应用过程中的注意事项，尤其是上述提到的神经系统、模糊系统等，只有保证操作人员真正对这些技术实际价值有充分的认识，才能够保证人工智能更加有效应用在生产中。

2人工智能技术在机械电子工程中的有效应用对策

2.1基于超声波传感技术智能识别作业对象

在机械电子工程领域中，应用基于超声波传感技术的智能识别技术能够实现对作业对象的精准化智能识别，从而加快机械电子工程的作业速度，提高作业效率。超声波传感技术能够借助超声波实现直接测距，从而获取作业对象精确化的距离数据。同时，该技术能够以计算机中的智能化控制系统为平台，应用自动识别技术完成对作业环节的控制并发出指令，从而实现对作业对象的智能精准识别。例如：印制电路板（Printed Circuit Board，PCB）是现代智能机器设备的重要核心，具有高敏感度的特点；在PCB的生产过程中，利用超声波传感器能够通过对其进行精准识别，有效控制其生产过程，从而满足处理精度要求^[2]。

2.2基于导航系统的作业环境智能适应性

导航系统通过利用传感器组合定位导航目标，能够实现规划机械电子产品运行方向、合理调节运行速度的功能。同时，通过与传感器协作，能够有效提高获取各项数据的准确性，确保分析作业环境的精准度，提高导航规划的准确性，从而为顺利开展机械电子产品作业提供有力的技术支撑。在机械电子工程领域中运用导航系统，能够在作业过程中实时检测运行轨迹并进行记忆，从而及时规避存在的障碍或移动错误位置，保障设备的正常运转。这一功能提高了设备对作业环境的智能适应性，改善了设备的作业环境，大幅降低了设备运转失误。

2.3基于专家系统的故障诊断

在机械电子工程应用过程中，首先应分析传统意义上人工智能系统的设计原理，探讨其组成及应用，然后进一步与现代先进的人工智能技术相结合，并以此为基础，整合已有的机械电子工程制造设备的故障案例数据，构建专家系统，从而形成基于专家系统的故障诊断系统，实现在机械电子工程设备运行过程中，通过设备信息采集系统对运行数据信息进行采集与快速分析，挖掘设备运行中存在的故障问题。机械电子工程中存在具有较高复杂性的非线性动力学数学模型，在对其故障进行诊断分析的过程中，运用人工智能技术能够大幅提升系统对数据的处理效率。同时，借助专家系统能够快速准确地诊断出故障类型，精确定位故障位置，并给出故障排查与检修建议。

2.4模糊推理系统与神经网络系统的协调运用

现阶段，通过人工智能技术在机械电子工程中的应用，形成了机械电子技术中的模糊推理系统。该系统能够实现全面化的信息处理，具有清晰的结构，在实际应用中适应性良好，而且能够根据数据实际情况，基于语言分析下达指令，从而实现数据的有效处理，并形成信息指令的相对性函数。目前，该技术已经广泛应用于机械电子技术实现信息自动化控制和数据处理中。然而，模糊推理系统是映射域，在机械电子工程中的应用存在一定的局限性，对于更复杂、海量的数据计算存在一定的限制，且连接固定性存在一定的缺陷，可能会对数据处理效果产生一定的影响。因此，在实际应用中，模糊推理系统往往要与神经网络系统协调运用。神经网络系统又称人工神经系统，是使电子信息系统模仿人类神经系统，采取遍布式的信息存储方式，通过神经元作用实现智能化的系统。神经网络系统应用过程中，通过运用模拟结合方式对数据进行分析处理，并根据分析结果得出参与价值，从而形成获取具体关联函数的基础。神经元系统结构稳定，为人工神经网络系统智能化发展奠定了重要基础。与模糊推理系统相比，神经网络是该系统的映射点，它能够完成规模庞大的数据计算，从而提供更加准确的数据^[3]。

结束语

为了保证人工智能能够真正起到促使机电工程领域实现更好发展的作用，相关行业和研究人员，需要对当前机电工程的实际发展情况、二者之间存在的特点进行分析，合理的将人工智能技术应用与机电工程生产活动中，以此保证二者能够实现融合发展。虽然当前我国在这一方面还存在一定的不足，但是相信通过研究人员的努力，必然会保证机电工程在人工智能的辅助下，迈向崭新的未来，拥有更加宽广的发展前景。

参考文献

[1]施博.机械电子工程在人工智能方面的运用[J].湖北农机化,2019(01):14.

[2]沈陶然,王玉茜.人工智能技术在机械电子工程领域的应用研究[J].海峡科技与产业,2019(01):75-77.

[3]陈卓.机械电子工程与人工智能的关系研究[J].科技传播,2019,11(01):125-126.