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人工智能技術在機械電子工程領域的應用研究

時間:2019-03-18 來源:《山東工業技術》雜志 作者:admin 點擊:

  【摘要】:近些年,隨著我國科技領域的不斷發展,尤其以人工智能技術的發展為主要發展核心,作為我國目前最先進的科研成果,人工智能技術在社會的各行各業的應用已經非常廣泛,如自動化計算機、智能手機、智能生活家具等各種各樣的智能應用市場已經非常成熟,而在工業制造的領域中,機械電子工程通過對人工智能技術的應用,能夠實現制造業的自動化生產控制、故障分析以及診斷,不僅能夠有效地提高生產效率,而且在一定程度上控制了企業的運營成本,本文通過針對機械電子工程對先進技術的應用研究,全面了解人工智能技術的作用,以及人工智能技術在故障診斷、自動化控制等工作特征展開了一系列的分析探討,得出的結論希望能夠為我國的機械電子工程領域的發展提供一定的參考作用。

  關鍵詞:人工智能技術論文

  1 前言

  近年來,各個國家高度重視機械電子工程的發展,以提升本國的生產力競爭水平。人工智能是科學技術不斷發展的產物,也是各個學科交叉綜合之后的成功嘗試,將其融入到機械電子工程中,能夠提高機械電子的工作效率。機械電子工程是傳統機械工程與現代電子工程的有機結合,隨著人工智能技術的不斷發展,機械電子工程由傳統的能量連接向信息連接轉換,進入到了一個新的發展領域。機械行業競爭日益激烈,為了在激烈的競爭中取得勝利,機械電子工程企業需要不斷提高智能控制水平,加強對人工智能技術的研發,以取得更多的經濟效益。

  2 機械電子工程及人工智能的內涵

  2.1 機械電子工程

  機械電子工程學科起源于20世紀,它是由機械工程與電子工程、智能技術等技術手段結合而成的新的發展領域。機械電子工程的發展分為三個階段:第一階段是發展的初級階段,主導機械電子發展的是人工,通過人工來完成機械作業,其生產效率十分低下,嚴重制約了生產力的發展。第二階段是以流水線生產方式為特點的工業革命階段,流水線生產方式不需要工人了解所有的工序,只需要了解自己負責的環節即可,這種分工明確的工作方式,不僅提高了生產效率,還解放了人們的雙手,但是批量化生產的出現提高了標準件的要求,流水線的生產方式也難以適應社會的發展需求。第三階段就是現代機械電子產業階段,更多的人工職能被應用到接卸設備,使機械設備能夠完美的適應人們的生產生活需求,給機械電子工程帶來了極大的發展機遇。

  機械電子工程與傳統的機械工程相比更具優勢,主要表現在設計上的不同和產品特征不同。機械電子工程依據系統配置和目標,與管理技術、制造技術等其他技術有機結合。機械電子產品結構也相對簡單,內部結構復雜但物體體積極小,提高了產品性能。

  2.2 人工智能

  人工智能是21世紀最偉大的科學之一,它是綜合控制論、計算機科學、心理學、語言學等多門學科的交叉學科。人工智能發展至今尚未形成統一的定義,筆者認為,人工智能是研究如何使計算機模擬人的智能的一門科學技術,核心是通過計算機模擬人的思維方式,來幫助人類處理實際問題。目前,計算機的主要發展方向是人工智能,并成為世界三大尖端技術之一。隨著互聯網技術的不斷發展,人工智能技術在各個領域都取得了顯著的成果,人工智能也逐漸由單個主體向分布式主體方向發展,為人工智能的發展提供了新的方向。

  3 人工智能在機械電子工程中的應用

  人類社會得以發展的兩大根本因素是信息和物質,在生產能力較低的人類社會初期,科技發展尚未成熟,人們生產生活的主要基礎是物質。隨著生產力和生產水平的不斷提高,人們逐漸認識到“信息”的重要性,文字成為傳遞信息的重要途徑和紐帶。最近幾十年,互聯網的迅猛發展和普及,給信息發展帶來了新的機遇和挑戰,人類社會逐漸向信息社會轉變,而人工智能技術的發展又加速了信息化時代的到來。

  由于機械電子工程具有一定的不穩定性,使得系統輸入和系統輸出的描述存在一定難度,傳統的描述方法主要有三種:

  (1)建立規則庫的方式;

  (2)學習并生成知識的方式;

  (3)推導數學方程的方式。

  推導數學方程的方式相對精確,但是其智能運用于簡單的線性定常的系統中,復雜的系統不能通過方程解析,只能通過不具備精確和嚴謹特點的操作來完成。隨著社會經濟的不斷發展,人們對系統的需求越來越高,同時處理多種類型的數據的需求度較高,例如傳感器需要傳遞數字信息和語言信息。由于人工智能處理信息時的不確定性,以知識為基礎處理信息的方式將體改推導數學方程的方式。

  在機械工程中引用人工智能技術,建立相應的人工智能系統主要有兩種方法:神經網絡系統,通過模擬人腦的結構來分析信號和數據,并給出相應的參考數值;模糊推理系統,則是通過模擬人腦功能來分析語言信號。兩者的相同之處是能通過網絡結構的形式以任意精度逼近連續函數,不同之處是與神經網絡系統相比,模糊推理系統的物理意義較為明確;神經網絡系統的映射方式是點到點,模糊推理系統的映射方式是域到域;神經網絡系統儲存信息的方式是分布式,模糊推理系統則是規則的方式;神經網絡系統計算量較大,模糊推理系統計算量較小;神經網絡系統精度較高,模糊推理系統精度較低。

  總之,機械電子工程應結合兩種方法的優點,進一步提升電子機械工程的自動化水平和智能化水平,使得機械操作更加智能、精確、可靠。

  參考文獻

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