人工智能与机械电子工程的融合分析

人工智能与机械电子工程的融合分析

李平

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摘要：机械电子工程与人工智能的结合不仅预示着未来技术的发展方向，而且展示了二者相互融合所带来的巨大潜能，人工智能在简化复杂计算、提升生产效率以及预防设备故障方面有着重要作用。随着该技术的进一步发展，可以预期人工智能在机械电子工程中的应用会更加深入和广泛维修成本。

关键词：机械电子工程；人工智能；关系

引言

机械电子工程是由电子技术以及机械工程融合产生的，能够使电子技术在机械工程当中发挥最大化的作用，对机械工程当中存在的漏洞与缺陷问题进行了弥补与优化。不过，现如今我国的信息化、智能化发展步伐不断加快，如果想要机械电子工程实现繁荣的进步，就必须要对电子技术进行充分的创新与完善，融合先进的信息技术、尖端科技，让机械电子工程的智能化水平提升到更高的等级。

1人工智能技术的优势

2.1人工智能技术及其优点

（1）提升精度与效率。人工智能可以通过学习和模拟人的思考、理解、学习及创造等复杂的智能行为，在机械电子工程中实现更精确和快速的操作。与传统方法相比，人工智能可以自动分析和调整操作参数，减少误差，从而提高生产效率和产品质量。（2）增强控制能力。人工智能可以应用于机械电子工程的电气自动化控制系统，利用先进的数据分析和预测技术，实时监测和控制生产过程。与传统的电气自动化技术相比，人工智能能够更灵活地适应复杂和变化的工艺条件，从而提高控制效果，确保工艺的稳定性和安全性。（3）增强适应性与灵活性。人工智能技术可以通过学习来适应不同的工艺环境及要求，提供更为灵活和定制化的解决方案。因此在机械电子工程中，人工智能可以快速地对新的设计、生产或维护任务进行调整和优化，可以满足不同客户和市场的需求。

1.2人工智能技术的发展史

人工智能是计算机科学的一个分支，专注于研究构建能够执行人类智能所需的复杂任务的算法和计算模型。其核心研究目标包括构建能够理解、学习及适应复杂环境，从而实现特定认知或决策系统。这一研究领域包括机器人技术、语音识别、图像识别、自然语言处理、专家系统等方面。人工智能技术自诞生以来，已经历了从最初的探索与发展，到后期技术突破的漫长过程。经过十余年的努力，现已经逐渐进入了工业化和产业化阶段。自2012年至2016年，我国的人工智能经历了从技术研究到应用的转变，并在此后不断扩大应用领域。同时，基础设施建设的提升，为人工智能的应用提供了更加稳定和可靠的支持。经过数十年的发展，人工智能已经从最初的摸索、探索，发展到现在的规模化应用。尽管目前业内的共识是，人工智能的水平不高，也就是说，机器人没有任何思维能力，只能完成一套预先设定好的功能，人工智能则为通用的人工智能，也就是所谓的“强人工智能”，在该发展阶段中，机器会拥有和人一样的思维和判断能力，即机器化自主意识的移植与表现特征的衍生。换句话说，人工智能技术虽然在很多方面得到了广泛的应用，并且实现了工业化，但在人工智能技术上，还存在着很多问题有待突破。因此，未来人工智能在实现大规模落地的过程中，将会经历技术上的不断创新与突破。

2人工智能与机械电子工程的融合

2.1机器人视觉

机器人视觉技术是指利用视觉传感器和图像处理算法，实现对机器人周围环境的感知、理解、分析和决策，从而进行自主操作和控制。具体应用包括自动化工厂中的机器人自动切割、打磨、钻孔、焊接等工作，以及无人驾驶汽车、智能家居等领域。机器人视觉技术的基本原理是通过视觉传感器获取环境中的图像信息，然后利用图像处理算法对图像进行分析和识别，从而实现对环境的感知和理解。常用的视觉传感器包括摄像头、激光雷达、深度相机等。为了实现机器人视觉技术的应用，需要掌握相关的图像处理算法和机器学习技术。常用的图像处理算法包括边缘检测、图像分割、特征提取与匹配等。而机器学习技术包括深度学习、支持向量机、决策树等。这些算法和技术可以有效地解决机器人视觉技术中的图像处理和模式识别问题。总之，机器人视觉技术是将人工智能和机械电子工程相结合的重要应用领域，可以提高生产效率、降低成本、改善人机交互等方面的技术应用。

2.2运动控制

机械电子工程中的运动控制需要高精度和高速度，因此需要高性能的控制器和执行器。人工智能在机械电子工程中的运动控制应用主要包括以下几个方面：（1）运动路径规划：人工智能可以利用机器学习算法、深度学习等技术，自动学习和生成合适的运动路径，满足复杂工作空间中的高精度运动要求；同时，还可以提高自适应能力和抗干扰能力，使得机器人能够快速处理和调整不同工作环境和不同硬件设备的运动路径。（2）运动控制实时交互：人工智能在机械电子工程中的运动控制可以实现实时交互，通过对物理世界的数据收集和处理，使得机器人能够对不确定性和变化做出自适应的响应。例如，在工业生产中，机器人可以自动检测故障和调整姿态，避免生产中断，提高生产效率和质量。（3）运动控制跟踪和调整：人工智能可以利用机器学习算法和数据分析技术，通过对机器人和工作环境进行一系列动态参数数据的分析与学习，可以实时跟踪机器人的一个或多个轴的姿态和运动属性，产生可靠且精度高的控制信号，同时，可以根据错误估算做出正确的调整。（4）运动控制飞行：人工智能在机械电子工程中的运动控制，在无人机等自主机器人的控制领域也有着广泛的应用。利用物理模型和控制算法，结合人工智能技术，可以实现无人机自稳定、飞行轨迹规划、高速飞行、精准控制等功能，有助于广泛推广无人机技术在航空、航海、环境等领域的应用。总之，人工智能在机械电子工程中的运动控制应用将带来更加精确、高效的自动化生产和工作系统，在工业生产、智能运维、自主机器人等领域都有着广泛的应用价值。

2.3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。

结语

人工智能技术的应用正在改变机械电子工程领域。将人工智能技术应用于机械电子工程中，能够使其更加智能、高效和自动化。但是，人工智能技术在机械电子工程领域中仍面临许多挑战，如安全隐患和人机协作等问题。未来，我们应该保障数据安全和隐私，推进标准化和规范化工作，加强人机协作，促进技术的普及，以实现机械电子工程更加智能、高效和自动化的发展目标。

参考文献

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