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

王文涛

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摘要：机械电子工程是一个复杂而系统的概念。在生产过程中，企业除了引进先进设备，还应发挥人工智能技术的优势，改变传统的生产管理理念，进一步优化机械电子工程系统，高效收集和整合各种数据，并提高数据分析水平和产品质量，从而创造更大的效益。现阶段，技术人员应积极开展人工智能技术的开发和研究，将其与机械电子工程有效结合，实现技术的不断突破和升级，为社会提供更优秀的产品。

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人工智能与机械电子工程的关系

除了计算机科学，在机械生产中，还应将人工智能技术与图像、语言等技术相结合，以提高生产效率和质量，获得更准确的数据，并且可以有效地保障工作人员的安全。此外，人工智能还可以与机械电子工程相结合，从而提高生产精度。由于科技的发展，传统的生产方式已经不再适用。企业引进的设备虽然可以提高生产效率，但是由于缺乏先进的技术支持，其性能不高，导致产品质量下降。此外，操作人员工作强度高，只能低效工作，影响企业发展。借助人工智能技术，企业可以对生产过程进行更加精细的管理，有效地处理生产过程中产生的数据，进而确保企业的正常运营。随着人工智能技术的发展，传统的机械电子工程面临着越来越多的挑战，比如产品性能不稳定、系统功能不完善等。通过人工智能技术与机械电子工程技术有机结合，能够更加准确地处理生产中的产品性能不稳定、系统功能不完善等问题，通过利用人工智能技术，可实现对机械电子工程系统的精确控制，以保证控制系统的稳定和安全。

2人工智能技术在机械电子工程领域的应用

2.1模糊控制

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。

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。人工智能技术应用于故障预测和预防，可以实现对机械电子产品的持续监测和维护。这种基于数据驱动的方法能够提前发现潜在的故障，从而减少因故障引起的停机问题，降低生产成本。同时，预测模型的不断优化和更新也能提高预测准确性，进一步提升产品的可靠性和稳定性。

2.4在电子信息处理中的应用

随着人工智能技术的不断发展，它早已变成我们日常生活中不可缺少的一部分。特别是在信息处理方面，人工智能技术的优势更加明显，因此，它早已被应用于工作生活的方方面面，为人类提供了极大的便利。人工智能技术可以借助其自主学习能力，对信息系统实施监测和控制，并能够主动发现存在危险的信息。通过应用一些杀毒软件，可以提高信息安全防护功能，并对有关资料实行加密管理，以保障数据安全。由于一些网络信息具有开放性和资源共享性，网络资源容易被泄露。因此，在通过网络传输和数据共享时，应重视对信息内容加以分门别类，并将每一种信息整合成一个关键字，以确保搜索方式的合理性。在信息时代，人们面临着大量复杂的信息，这对人们的信息筛选能力提出了极高的要求。由于新一代人工智能技术发展，它可以帮助人类快速、准确地识别各类信息，从而更有效地找到所需的资源。此外，由于将人工智能技术与机械电子工程技术紧密联系，可以对生产实践中形成的各种数据进行系统性分析，从而提高生产效率和质量。借助模糊系统，我们可以在统计理论的支持下，将特定的数据分析与模糊数据分析结合起来，从而实现对相关细节的有效处理。

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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[2]罗楠．浅谈机械电子工程与人工智能的关系分析[J]．商业故事，2018(8):57.

[3]田海湧．关于机械电子工程与人工智能的相关性分析[J]．电子技术与软件工程，2014(11):104-105.