人工智能技术在机械电子工程领域的应用

人工智能技术在机械电子工程领域的应用

高战伟

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摘要：机械电子工程是现代我国工业产业创新与发展的关键所在，人工智能技术的应用能够提升机械电子设备运行水平。文章对机械电子工程进行分析，探讨机械电子工程与人工智能技术的关系，并对人工智能技术的应用展开探讨。

关键词：人工智能；智能技术；机械电子；电子工程

引言

在科技与科研领域不断进步的今天，人工智能对我国的科技发展起到了重要的推动作用。它能够模仿人类的思维，并将其运用到生产中，从而提高自主学习、主动推理、全面分析、适应和判断等方面的技能。在此基础上，对机械的外形、机械的特性进行了全面的研究。当前，我国的机械制造能够为各类行业的生产提供大批的设备及配套的配件。因此，在我国，机械制造业已成为实现工业化、智能化的重要手段。所以，在我国的机械工业中，要想从整体上提升其设计与制造的自动化程度，必须运用AI技术，从而推动整个机械工业的发展。然而，在我国的发展与应用方面，与世界上其他发达地区的科技水平还存在一定的距离。因此，我国机械工业在机械设计、制造、自动化等方面的工作中，应对这些问题进行正确的剖析和解决，从而取得更大的发展动力，从而有效地提升机械设计制造和自动化的工作效率。

1机械电子工程概述

机械电子工程是将数字技术、计算机技术、信息技术、应用物理技术等有机结合起来，并将其有效运用于工业领域。该技术利用计算机系统，对目标进行有效的控制，以实现辅助工业运作及控制受控对象的技术运用模式。目前，机械电子学的发展已步入普及和应用的阶段。而从其发展过程来看，大致可分为三个阶段。目前普遍采用的是以机械和电子工程为主的一体化的大规模生产模式。流水线模式应用曾经是最广泛、最有效的一种工业生产方式，其优势为生产能力强、生产效率高。尽管采用机械电子工程技术可以代替人工作业，提高加工精度，但是采用流水线方式进行加工仍然有一些缺陷，如灵活性不足，无法使用柔性生产模式等。与流水线模式形成鲜明对比的是集中式生产模式，该模式更适合于现代产业，其具有高度的灵活性与更为广泛的覆盖范围。

2机械电子工程与人工智能技术的关系

机械电子对于人工智能技术的依赖。如果想要提升机械电子工程的智能化水平，就必须要依靠机械电子的网络系统，向其中添加先进的人工智能技术，这具有极高的难度和复杂程度，所以在机械电子工程当中，技术人员必须要高度重视先进科学技术的应用优势，通过融合计算机与网络，将指令改变为人工形式，这样将可以保证机械设备依据生产要求精细化、高效性地完成各项生产操作。现如今，现代化步伐不断加快，我国科学技术水平持续提高，工业生产领域对系统的数据信息处理能力提出了更高的要求，因此，工业生产工作中必须要保障系统的正常运转，确保人工智能技术能够充分发挥作用。目前，机械工程本身的模型系统就具备先进的智能化技术，可以处理好全套的生产工作，该系统对人类的神经系统进行了全方位的模拟，并借助先进的科学技术对人类的神经系统进行仿造，使得系统的人工智能水平不断提高，从而实现了自动化的机械运作，让各项工业生产任务有序高效地进行。工智能弥补了机械系统不够准确的缺陷。在机械系统模块的设计期间，必须要保证数据信息的精准性，如果功能出现了改变数据信息也会发生改变，所以设计人员必须要实时更新数据信息，保证机械工程的精准性控制。通过人工智能技术对人类的神经系统进行模拟，能够避免出现数据信息不精准的弊端问题。

3人工智能技术在机械电子工程领域的应用

3.1机械学习技术的应用

首先是在故障诊断、排查中的应用。通过学习功能，人工智能系统可以对海量数据信息进行整合与分析，解决多样化的问题，提升系统的智慧化运作能力。而将机器学习应用到电子工程领域中，能够让“自动化系统”更准确、更全面、更快速地结合设备运行参数，识别故障原因，从而提升设备运转的效率。当然，在此过程，技术人员必须通过训练模型及生产设备可能出现的故障，对人工智能系统进行训练，使其能够通过捕捉异常参数的方式，精准识别设备“已经存在”或“可能存在”的各类风险。其次在信息安全中的运用。当前，大部“工控系统”难以实现自主追溯并识别信息安全威胁的效果，只能在威胁出现时采取相应的防卫机制，智能化水平相对较低。为切实提升电子工程领域的发展质量，技术人员应将人工智能技术充分应用到信息安全防护中，帮助安全防护系统自主排除、识别及追溯威胁，提升生产作业的安全性和稳定性。通过机械学习来预测常见的信息威胁，并建立安全防护白名单、黑名单，提升防护系统的运作水平。

3.2在质量控制和检测中的应用

人工智能技术可以帮助企业进行更有效、更准确的质量监测，提高产品的质量和一致性，减少废品率，并及时发现和解决问题。首先，人工智能技术可以用于自动化质量检测，特别是在视觉检测中。通过训练深度学习模型，人工智能技术可以识别和分类图像中的不同特征，用于检测产品的缺陷。人工智能技术可以通过分析生产过程中的数据（如温度、压力、振动等）来预测设备的故障，以提前进行维护和更换，避免因设备故障而导致出现产品质量问题。再次，人工智能技术可以通过实时分析生产过程中的数据，监控产品的质量。这种实时质量控制可以帮助企业及时发现和解决问题，减少废品和返工。例如，人工智能技术可以通过实时监测生产线上的数据，自动调整生产参数，以保证产品质量的同一性。最后，人工智能技术还可以通过分析历史数据，找出影响产品质量的因素，从而指导质量改进工作，为质量改进提供决策支持。

3.3模糊控制工程在机械电子工程中的应用

机械电子工程的应用过程中，一般情况下会使用到模糊推理系统，对人脑的神经系统进行模拟。根据人类的逻辑模式和信息处理方法，对语言信号进行采集、接收和分析，并利用网络系统对各种语言信号进行传递，从而形成一个全方位的函数体系。机械工程的生产加工任务涉及了多种类型的生产程序，较为复杂，会加重工作人员的工作负担和精神压力，因此，专家学者提出机械电子工程技术人员应该依据模糊控制理论简化生产加工流程，只需要确保数据信息的传输量在标准的范围内，规避以往传统方法效果差、自动化控制程度低的弊端问题。

3.4故障预测和预防

在故障预测和预防方面，人工智能技术可以提高产品的可靠性和维修效率。通过分析大量历史数据和实时监测数据，人工智能可以构建故障预测模型，识别出潜在的故障模式和趋势。比如，收集和记录机械电子产品的各项传感器数据和相关参数，然后利用机器学习算法和深度学习模型，对这些数据进行分析和挖掘，以预测可能出现的故障情况。此外，故障预测模型能够发现隐藏在数据中的规律和趋势，帮助识别出可能引发故障的因素和特征;通过对历史数据的学习，准确预测故障的发生概率和时间窗口，为维修和预防措施提供依据;基于预测结果，制定相应的维护计划和预防策略，如定期检修、更换关键部件等，以降低故障发生的概率和影响。

结语

综上所述，人工智能技术以及机械电子工程技术在使用过程中具有一定的差异性，两者都具备不同的应用优势和应用弊端问题，为了能够实现两者的充分融合，还要重视人工智能技术在机械电子领域的应用，提高机械学习水平，改善故障问题，推动机械产业高质量发展。

参考文献

[1]武文斌,李宗煜.关于人工智能与机械电子工程的关系探讨[J].电子元器件与信息技术,2019(01):62-64.

[2]高杨.机械电子工程与人工智能的关系探究[J].中国高新技术企业,2015(08):26-27.

[3]冯哲.关于机械电子工程与人工智能关系的探讨[J].现代交际,2013(11):28.