现代人工智能技术在机械工程中的应用

现代人工智能技术在机械工程中的应用

张伟员

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摘要：在社会科技迅猛发展的背景下，现代人工智能技术迅速进入人们的视野。在机械电子工程发展中，加强了对人工智能技术的应用，从而提升了机械电子工程自动化、智能化发展的水平。加快机械电子工程技术变革，促使机械电子系统控制的高精度化与机械电子设备的高稳定性是机械电子工程行业建设向新的更高的台阶迈进的核心。因此，在现代人工智能技术在机械电子工程领域的应用研究中，相关技术人员应正确认识现代人工智能技术在机械电子工程发展中的技术核心地位，找准技术应用关键点，为推进机械电子工程现代化建设与发展奠定重要基础。

关键词：人工智能技术；机械电子工程；应用

引言

机械电子工程是由传统机械工程发展而来的一门学科。随着信息技术不断发展，人工智能技术越来越成熟。实现机械电子工程产品的智能化和智慧化，已逐步成为信息时代机械电子工程发展的主要趋势。将人工智能技术有机融入机械电子工程，可以有效推动机械电子工程进一步提高信息化、自动化、智能化的水平，使得机械电子工程具有多学科融合和多学科交叉的特点。针对机械电子工程与人工智能的相互作用展开分析，有利于促进机械电子工程向信息化、自动化、智能化发展，对后续研究具有一定的参考价值。

1发展历史

人工智能主要是指通过合理的科学研究、分析，将模拟人类大脑智力的措施、技术、理论，应用与其他的体系中。作为计算机的一个分支，人工智能技术主要以计算机为基础，按照人们的实际需求、要求，不断的创造出各种智能化机械，以此保证能够满足人们的需要。该技术的核心是图像识别、处理。随着人工智能的不断发展，相关的系统开始不断出现，并且实现了广泛应用，为人们的日常生产生活、技术发展都提供了非常大的动力。该项技术除了能够模拟完成一些人类大脑活动之外，有一些功能甚至要比人类大脑更加具有优势，如对信息的分析、信息操作速度等，都要比人类大脑要更加快速准确，此外还有对动作、信息的记忆能力等。人工智能技术的不断应用以及发展，为互联网将来的发展指明了方向，因此大数据计算、智能运算等应用成为了重要的发展方向。机电工程技术也叫做机电一体化技术，主要是以微电子技术、大规模的集成电路为基础不断发展，同时向着传统的机械工业领域不断渗透，实现机械和电子技术实现高度结合，并且将电力电子、机械、微电子、信息等各项技术实现有机结合和综合应用的一种技术。该项技术在实际生活中已经实现了广泛的应用，与传统的机械产品相对比，机械电子产品不仅在结构上非常简洁，同时自动化的程度也相对比较高，能够有效弥补传统机械行业在生产中存在的不足，促使我国机械行业实现可持续发展。当前，该项技术已经被广泛应用各个行业中，如汽车行业就应用该技术，实现优化生产线，加快生产效率和质量的目标，保证企业更好的发展下去。同时，随着当前互联网、信息技术的不断发展，机械电子工程也得到了蓬勃发展，因此为了保证机电工程能够在竞争激烈的行业中，实现持续发展，就需要将机电工程、信息技术不断的进行融合，而将人工智能有效的融入到机电工程中，就是保证机电工程实现更好发展的一种方式。

2现代人工智能技术在机械电子工程中的应用

2.1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。

2.2在信息安全建设中的应用

就目前来看，90%以上的工控系统无法实现主动识别和追溯信息安全威胁，只能在安全威胁造成一定后果之后才会采取防护行动，主观能动性水平较低。因此，为了保证机械电子工程领域的健康发展，人们可以通过将AI技术应用到配套的生产控制系统信息安全防护建设中，帮助防护系统主动识别、排除、追溯信息安全威胁，增强机械电子工程领域生产作业的稳定性和安全性。在此过程中，可以借助AI学习技术，用当前在自动化生产控制系统中常见的安全威胁信息对AI学习模型进行训练，建立出安全防护系统的黑名单、白名单，使机电一体化信息安全防护系统能够精准的识别和追溯安全威胁，增强防护系统的主观能动性，提升机械电子工程领域的发展水平。

2.3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。

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。

结语

综上所述，增强AI技术的应用效果，有助于机械电子工程领域优化建设的持续推进。在该领域内，借助AI技术可以释放大量人工劳动力、塑造生产系统的智能化优势功能、增强生产控制功能的灵活性，从而优化机械制造业生产条件，使机电一体化生产达到更高的自动化、智能化水平。

参考文献

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[2]孙启祥.人工智能技术在机械电子工程领域的应用分析[J].电子世界，2019（23）：85-86.

[3]宋利.关于机械电子工程与人工智能的相关性分析[J].家庭生活指南，2018（7）：71.